-
落地效果佳
基于自研大规模机器学习计算框架与实时组件,精准化挖掘海量数据价值,实时响应前端业务需求,并通过闭环数据流构建不断迭代与提升模型效果。
-
低门槛可自动
市场上唯一支持多表建模方案的真正业务可用的企业级、全流程AutoML产品方案,效果在顶级机器学习赛事中优于90%的数据科学参赛选手。
-
全能力覆盖
提供DAG/Notebook/Auto多种建模方式,覆盖ML(决策)/CV(视觉)/NLP(文本)/Speech(语音)全栈场景。
-
灵活开放
用户可以快速低成本的方式进行各类定制化开发与集成工作;提供对平台开发模型及外部模型统一管理的能力;全面支持市面上各类主流开源框架/算法。
-
低TCO
应对大量适合不同应用场景的高维机器学习算法,在海量数据机器学习场景下的计算效率远优于开源Spark等计算框架。运算效率可接近线性增长,为企业AI应用落地保驾护航。
产品价值
产品功能
-
面向AI的数据治理
数据决定模型效果的天花板。Sage Studio提供面向AI的数据治理能力,采集真实数据,保障数据的3C特性——实时(Chronology)、闭环(Closed-Loop)、一致(Consistency),显著提升数据治理质量。
-
重视落地效果、灵活开放的模型构建
核心自研计算框架与算法:
基于第四范式自研大规模机器学习计算框架GDBT,可支持高达万亿(1012)维度特征,大幅提升模型效果与训练性能。
全栈AI场景覆盖与多样化建模方式:
支持ML(决策)、CV(视觉)、NLP(文本)、Speech(语音)场景AI应用构建,提供DAG(可视化托拽式)、Notebook、Auto(可干预可调参)多样化建模。
自定义算子开发平台:
基于Studio自定义算子开发平台 ,用户可以快速低成本的方式进行各类定制化开发与集成工作,实现企业内AI算子的统一沉淀及应用。
-
统一、全方位的模型管理
统一的模型管理:
提供对平台开发模型及外部模型的统一管理能力,支持按照评价指标、占用存储、创建时间等对模型进行排序,也支持对模型根据其来源、类型、算法等维度进行筛选。
全方位的模型评估:
在Studio模型管理内,用户可以查看模型相关的评估与解释报告,包括Logloss、AUC等模型指标、特征重要性报告和模型结构分析等,以供用户全方位了解模型,让模型更易理解、更加可信赖。
-
简单、便捷的应用构建
在通过Studio模型IDE完成模型训练以后,用户可以通过Studio应用IDE——AI应用的构建、编排、调试、打包软件,以可视化表单配置或代码化参数编辑的方式将模型变成应用,完成AI应用的构建,以供企业前端业务系统使用。
-
快速部署与可靠应用管控
AI应用部署、运维、实验的综合管理平台:
支持AI应用快速部署,提供完整可靠、高度灵活的企业级AI应用管理能力,满足企业AI应用在线运行的所有要求。
模型效果持续保障:
基于第四范式HyperCycle方法论,形成数据流闭环,支持模型根据前端业务系统源源不断产生的真实数据进行迭代与优化,避免模型效果衰减,持续适应外部市场环境变化。
应用场景
-
ML(决策)
-
精准营销
-
智能推荐
-
销量预测
-
智能定价
-
智能营销规划
-
风控反欺诈
-
反洗钱
-
-
CV(视觉)
-
劣质印刷钞票甄别
-
违章建筑监控监测
-
铁道汽车故障检测
-
票据识别
-
商标监测
-
-
NLP(文本)
-
情感倾向分析
-
热点分析
-
舆情监控
-
文本纠错
-
文本相似度分析
-
新闻摘要
-
-
Speech(语音)
-
事件监测
-
情感分类
-
说话人分类
-
语音输入法
-
语音质检
-
应用唤醒
-