高性能计算
集成并优化TensorFlow、Pytorch、Spark等计算框架，内置大规模稀疏化等场景化算子，有效支撑广告、推荐等场景
深入算法建模场景，一站式助力企业AI转型升级
基于数据+算法双引擎，快速支撑建模业务，助力企业智能化转型
建模门槛高
痛点描述
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机器学习建模过程复杂，不仅需要深入理解算法原理，且需要对业务深入研究，传统的数据分析师无法快速胜任
方案及特色
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机器学习平台提供低门槛的可视化建模能力，将复杂算法抽象为算子，支持拖拽式交互，快速构建建模过程
计算效率低
痛点描述
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海量数据场景下，AI分析师在专注业务效率的建模过程中，往往忽略对硬件、计算框架的考虑，导致模型训练效率低下
方案及特色
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机器学习平台集成TensorFlow、Spark等分布式计算框架，并针对大规模稀疏化等场景进行深度优化，提供高计算建模能力
模型工程化复杂
痛点描述
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传统模式下，建模人员完成模型训练后，需要工程化团队协助完成模型的部署，导致建模整体成本较高
方案及特色
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机器学习平台简化任务调度、模型部署等工程化事项，一键式完成模型部署，实现训练模型的快速业务触达，降本增效
产品优势
低推理延时
充分利用网络带宽和后端的引擎计算能力，提供毫秒级别的精排模型计算，满足推荐、搜索等低延时场景
一站式建模
一站式覆盖数据管理、特征工程、模型开发调试、离线模型训练、在线模型推理建模全流程，提升建模效率
低门槛建模
兼容用户编程习惯，将模型调度、模型版本更新、模型监控等功能化事宜进行能力封装，帮助用户快速调优模型和生产发布
核心能力
数据管理
统一的数据管理中心，包括结构化，非结构化等多源异构数据，并支持数据采集、数据标注、数据洞察等
可视化建模
将建模过程抽象成算子，支持用户以拖拽式交互，构建建模pipeline。同时，支持以实验粒度管控建模过程，实现团队协作建模
交互式建模
模型开发环境，为用户提供沉浸式编程体验，支持TensorFlow、PyTorch、Spark等计算框架，支持一键式训练任务提交等
在线推理预测
在线预测环境，将离线模型一键式安装部署，提供高并发低延迟推理服务，且支持模型平滑升级、弹性扩缩容、模型失效监测等服务
热门应用场景
营销推荐
时序预测
运营决策优化
营销推荐
功能介绍
整合用户信息、订单信息、物流信息、商品信息、实时点击行为等批流数据集，构建人员360画像，实现用户兴趣和商品标签的精准匹配，召回有效商品集合，并对召回结果做细粒度的商品排序，实现互联网场景下的定制化商品营销
场景示例
商品推荐、广告推荐、内容推荐、社交推荐等
时序预测
功能介绍
时序类预测场景是智能化决策的前提和基础，基于历史数据，充分挖掘关联性因素，洞察时序趋势性、周期性等规律，基于时序预测类算法进行趋势预测，帮助业务提前规避运营风险
场景示例
流量预测、销量预测、价格预测等
运营决策优化
功能介绍
以供应链决策优化为例，仓配选址、运输调度、库存策略、订单补货策略、供应链整体运筹优化，均可以抽象为建模过程，基于平台建模和计算能力，提升业务决策智能化水平，实现企业的精细化管理
场景示例
供应链优化、用户增长、智能决策等
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