分布式机器学习平台

产品介绍

飔拓分布式机器学习平台AInspir)是一套基于大数据的数据挖掘解决方案,构建于分布式系统之上,以机器学习算法和深度学习算法为核心,提供海量大数据的接入、清洗、管理、建模、挖掘、可视化等功能。专注于金融、医疗等行业,进行深度知识挖掘,助力企业洞察潜藏在数据中业务价值。

分布式机器学习平台业务架构

 

分布式机器学习平台技术架构

 

  • 大数据支持,基于HadoopSpark技术,支持海量数据挖掘
  • 深度学习支持,支持运行于GPU之上的深度学习算法,大幅提高预测准确度和降低误差率
  • 多数据源支持,支持RDBMS、NoSQL、消息队列和文本数据源
  • 支持私有云公有云部署
  • MaaS(Model as a Service)支持,模型云端共享,降低建模成本,支持数据的集成接入
  • 业务模型,建立行业模型,让客户更关注于业务
  • 算法组件化,提供数据源、数据预处理、特征工程、统计分析、机器学习、文本处理六大类型的数据挖掘组件
  • GUI模型编排,采用Drag and Drop体验式建模过程

 

  • 建模组件:是指构建模型方案时需要用到的各个算法,每个组件独立存在,各自实现特定的功能
  • 数据管理:集中管理数据的模块,其中包括导入的数据和保存的数据
  • 方案管理:集中管理方案的模块,主要用于方案的历史查看、再编辑和复用
  • 数据集:大量数据导入平台后的简称
  • 预处理:对数据集进行去重、清洗、值填充等转换操作的简称
  • 可视化:数据图形化展现

 

舆情应用      金融应用      医疗应用      高校应用

 

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