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DataCanvasAPS機器學習平臺
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產品介紹
DataCanvas APS是面向數據科學團隊的一站式機器學習平臺。
DataCanvas APS 直接加速企業將人工智能注入企業業務的過程,它為數據科學家、應用程序開發人員和業務專家提供了一套工具,使不同角色的人員可以相互協作,輕松地處理數據并使用這些數據來大規模構建、訓練和部署模型。 北京九章云極科技有限公司(簡稱九章云極DataCanvas)2013年成立,專注自動化數據科學平臺的持續開發與建設,著重為數據科學家,AI從業者提供一整套開發平臺,為政府和企業智能化升級和轉型提供全面配套服務。
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公司名稱
北京九章云極科技有限公司
員工人數
201-500人
融資輪次
C輪融資,3億元人民幣
公司地址
北京市-北京市
成立時間
2013
官方網址
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產品功能
異構多引擎融合架構
開放性算法支持
支持大數據分析
工程化能力
團隊協作
DevOps支持
靈活計算環境支持
APS平臺功能基于Docker實現容器化封裝,底層計算資源支持APS集群、Hadoop集群和GPU集群等多種模式,實現合理的計算資源利用。
數據抽象
通過序列化和反序列化完成模塊之間數據交換,支持實現單機和分布式數據格式轉換、不同語言之間數據轉換、不同存儲介質之間數據轉換。
工作流混合編排
平臺算子封裝支持多語言模式,允許在同一個工作流中調用不同開發語言算子,同時支持工作流程嵌套,提升靈活性和復用性。
算法庫
內置100多種算法模型,包括企業常用的統計分析、機器學習、深度學習算法,面向數據分析應用提供基礎算法支持。
自定義算法
集成Web IDE環境,支持R、Python、Scala等常用數據分析語言,基于Docker技術實現算子的靈活封裝、集成,并支持發布到已有算法庫中。
開源機器學習
集成多種機器學習引擎(Tensorflow、Caffee、H2O等)并可開展協同工作
全量數據處理
無縫集成Hadoop集群,利用Spark分布式內存計算提供強大的計算能力,實現全量數據分析。
實時數據處理
模型生產化,支持與實時流計算平臺(RT)的無縫集成,實現模型結果數據在生產系統的實時消費。
模型生產全流程覆蓋
平臺提供的算子模塊包括數據準備、特征工程、模型訓練、模型評估、模型對比、模型發布,涵蓋模型生產的標準流程,實現圖形化、拖拽式工程建模。
Auto ML
通過配置目標實現自動化建模,支持自動算法選擇、自動超參數優化、自動模型評估、自動模型選擇。
模型生命周期管理
通過模型倉庫模塊實現對模型的版本管理,支持基于版本的模型生產上線、生產下線以及模型刪除等操作。
協作開發
支持團隊不同角色(專家級數據科學家、數據分析師、編碼人員、業務人員)成員之間協同開發,提升開發效率。
知識共享
支持模塊共享,避免重復性工作。
Docker微服務
平臺提供的算子及生產的模型以運行在Docker容器內的微服務形式自動發布,實現與現有環境的融合以及功能復用。
持續交付
一站式完成模型開發、調試、測試以及生產上線的各流程,實現持續集成、持續交付
自動更新
基于平臺的工程化能力實現模型定期優化、自動更新。
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同類產品均分
綜合
- -
2.9
功能滿意度
- -
1.7
性價比
- -
1.0
易用性
- -
1.7
售后服務
- -
1.4
分數人員分布
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