• 第四范式先知AutoML
    低門檻、自動化的決策類AI應用開發工具

    產品價值
    端到端
    覆蓋機器學習從模型構建到應用全流程,4步快速構建企業自主的AI應用
    端到端
    低門檻
    全流程自動化構建模型、應用模型,更新模型。無需機器學習專業技能,簡單易用。
    低門檻
    效果佳
    多行業真實場景驗證, 30個迭代內可達到或超越專家效果。
    效果佳
    產品功能
    • 數據管理
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      面向AI的數據治理
      提供針對AI應用設計的數據治理流程,包括數據自動推斷、自動清洗、預處理、自動標記等功能。將數據分為行為數據與反饋數據分別管理,更符合AI應用的場景。有的放矢,讓數據為AI服務。
      全生命周期數據跟蹤利用
      企業數據是一個不斷產生、不斷使用的循環流程。產品覆蓋從歷史數據的利用,到模型上線后新產生數據的自動回流,到新數據的自動訓練的過程,使企業數據變為活水,常用常新。
      企業級數據管理
      多源數據接入,數據任務可視化管理,數據源信息管理等豐富數據管理功能。
    • 自動模型工廠
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      低TCO、少人力、全流程閉環自動持續運行
      第四范式AutoML自動建模技術,使企業數據自動變為高維模型。無需機器學習技能,無需人工干預,從特征構建、特征組合、到算法選擇、算法調參,全流程自動完成,降低AI應用門檻,為企業降低總擁有成本(TCO)。
      高維特征
      第四范式自研超高維算法,能處理百億到萬億級別的數據特征;與傳統AI算法相比,除了可利用宏觀/高頻特征,也能有效覆蓋微觀/長尾特征,大幅提升模型預測精準度,提高企業業務成功率。
      效果強大的自主AI能力
      第四范式AutoML自動建模技術,支持萬億級特征計算任務,在大數據量場景下,計算效率可達Spark數百甚至數千倍,保證在普遍場景效果達到高水平算法科學家,且支持根據數據量和計算時效的要求進行擴容,擴容后總體處理能力呈線性增加,企業使用第四范式先知AutoML即可低成本擁有稀缺、強大的自主AI能力。
      模型自我迭代,抗衰減
      第四范式獨創“機器學習圈”理論,支撐人工智能應用系統,覆蓋AI應用構建全流程。模型可根據業務變化進行自我迭代,防止模型效果衰減,實時支撐企業業務決策。
    • 模型應用
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      模型自動上線
      模型可一鍵上線,也可根據需求自動上線。系統支持資源自動彈性伸縮。
      支持多業務、規模化應用
      企業多業務共同使用,邊際成本降低,資產共用、沉淀企業數據知識庫。
      服務監控運維
      服務監控運維中心以可視化指標形式,使服務可追蹤、可運維。
    • 指標中心
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      貼近業務的指標中心
      指標中心提供包含業務反饋指標、模型指標、監控運維指標在內的指標體系,方便用戶追蹤監控業務效果,分析業務趨勢。特有自定義指標計算,更加貼近客戶業務。不僅如此,指標中心提供可視化的指標呈現形式,提升了指標查看與用戶工作交流與匯報的效率。
    • 方案市場
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      豐富多樣的方案市場
      匯聚多種根據實際經驗抽象得出的特定場景解決方案,用戶可以根據需求自己想要的匹配場景的解決方案,可直接在匹配場景上取得好的專家建模效果。
      定制自己的方案
      專業的團隊、部門能夠通過第四范式先知AutoML為自己的依賴方定制自己適用的解決方案,最大化專業人員的價值沉淀。
      一鍵應用解決方案
      已購買的解決方案和用戶自己開發的解決方案,都將進入方案倉庫。用戶可以在想要解決的問題場景里,一鍵應用相應解決方案,導入對應的數據后,即可開啟一鍵建模,享受全流程、端到端的AI應用體驗。
    成功案例
    第四范式先知AutoML助力互聯網支付平臺全自動構建風控應用,顯著提升風控效率
    成功案例

    水中色