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应用门槛低
基于学习圈理念，覆盖机器学习从模型构建到应用全流程，4步快速构建企业自主的AI应用 。
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落地效率提升
封装世界领先的自动建模能力、实时上线能力、数据闭环能力，解决算法与工程化落地的问题，极大提升企业AI落地效率。
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效果持续提升
具备世界领先的自研AutoML技术，依托HyperCycle方法论，利用业务的实时闭环数据进行自学习，保障模型效果最佳并持续提升。
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AI落地成本低
提供自动化AI落地全流程服务，使AI应用落地在同等条件的前提下，人力成本从5人月低至3人周，机器成本仅增加30%，让企业构建AI应用成本更加可负担。
业界领先企业选择 第四范式
产品价值
产品功能
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便捷简单的操作界面
基于库伯学习圈理论， HyperCycle ML将原本繁琐的机器学习应用构建过程提炼为行为、反馈、学习和应用四个步骤，用户只需完成简单的配置，即可轻松启动一个机器学习圈的持续学习和预估服务，真正实现业务人员也可以用的AI产品。
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全自动化的建模流程
集成了全流程的AutoML能力，覆盖从数据自动处理、自动拼表、自动特征衍生、自动特征筛选到算法自动调优、模型自动选择的全流程，其中多表自动拼接打破了AutoML和真实业务数据的屏障，真正将机器学习问题转换为数据准备问题，实现业务人员可用。
具备效果世界领先的自研AutoML技术，在多个比赛数据集上效果优于85%的数据科学家，能够为业务效果提供有效保障。
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灵活便捷的模型应用
支持模型的自动化部署，提供实时和批量两种模型服务，轻松一键上线/下线模型应用。 支持模型AUC、KS、准确率、召回率、模型特征重要性等报告的多维度展示。
支持模型探索、模型批量预估服务、模型自学习任务的失败自动重试保障机制。
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自学习迭代提升
通过数据闭环，形成基于真实反馈的迭代自学习，同时提供模型全量自学习和增量自学习，实现效果迭代提升，防止模型效果衰退，提供长效保障。
通过增量自学习还能实现分钟级别的模型更新，灵活应对变幻万千的业务需求 。
应用场景
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精准营销
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智能推荐
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销量预测
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客户流失预警
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逾期预测
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反欺诈
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反洗钱
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故障预测
成功案例
第三方洞察
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AI for everyone-AutoML引领民主化之路
了解详情AI民主化趋势逐渐成为业界共识，本次报告针对企业落地AI过程中的两大关键挑战 - 高技能门槛和低开发效率，深入解析了支撑AI民主化的引领性技术AutoML，以及承载AutoML落地的产品和方法论 。
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AutoML赋能指数级增长—感知、认知、决策类算法布局提升企业决策水平
查看详情本篇报告详细介绍了第四范式基于OODA决策理论，以提升企业决策水平为核心的全栈AutoML算法布局。对第四范式特有感知类、认知类及决策类的12项算法在技术优势与案例方案进行了具体展开 。
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Gartner：2020民主化十大技术战略趋势
查看详情Gartner将民主化列为2020年十大战略技术趋势之一。而在民主化核心技术的AutoML领域，第四范式作为AutoML平台代表厂商被列入“2020年十大战略技术趋势 – 民主化”报告 。
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