Decanter AI

为企业打造的AI数据分析系统

特色介绍功能介绍

特色介绍

Decanter AI 是一套专业系统,提供快速、容易使用、准确、高解释力的自动化机器学习引擎来创建您的数据模型。 Decanter AI 让数据科学家与商业分析师能够直接使用世界顶尖的机器学习技术。透过直觉性的可视化操作介面,企业能够迅速创建准确的预测模型来解决各种商业挑战。

快速

传统上,创建机器学习模型需耗时数周甚至数月,因需要需要人工反覆编程、 测试准度、评估模型。现在,Decanter AI 能够在一小时内自动化地创建并评估上百个模型。当有新数据,模型也能够快速重新训练。

容易使用

完全不需要编程的自动化数据分析流程,搭配直觉性的可视化操作介面,让Decanter AI 非常容易使用,使任何一位数据分析师或是数据科学家都能够用Decanter AI 快速创建准确的预测模型或是迅速验证资料来建立准度基准。

准确

Decanter AI 使用各种数据前处理技术 、特征工程技术、与60+种演算法创建并优化每个模型的超参数,不管由谁来操作使用,都能够稳定地达到高准度的预测,降低企业过度依赖单一高级数据科学家的风险。

高解释力

由于每个企业有不同法规须依循,一个准确却不能被解释的模型有时候是不够的。 Decanter AI 提供多样可视化图表以及超参数揭露让企业能够容易解释模型结果。

功能介绍

标准化流程

Decanter AI 运用标准化的数据建模流程,来确保即使是不同的用户来建模,其成果仍是一致的。

数据探索 (EDA)

Decanter AI 提供简单并有效的方法来进行数据探索分析,藉由统计分析、特征相关系数热力图、特征值分布图、相关系数时间图、特征时间图来协助使用者了解数据特性。

自动化数据前处理

Decanter AI 自动进行数据前处理与特征工程: 补值、标准化、数量编码(count encoding)、独热编码(one-hot encoding)、标签编码(label encoding)、元件编码(component encoding)。

自动化模型建立

Decanter AI 利用超过60种机器学习演算法,自动创建并精细调整每一个数据模型,并自动进行集成学习(stacked ensemble),平衡函数学习(balancing classes),以及早停法(early stopping)。

自动化模型评估

Decanter AI 利用交叉验证(cross validation)与排除验证(holdout scores)来针对不同的评分标准自动将各模型进行排名,并针对二元分类模型提供ROC曲线与相关系数矩阵。

模型输出

只要透過REST API,便能实时利用建立好的模型进行预测。 模型也能够一次预测大量数据,并且预测结果会透过命中图来呈现。

特征重要性

为了增进模型解释性,在创建模型的过程中,Decanter AI 进行特征重要性排名并显示各特征的权重。

时间序列预测

只要有时间数据,Decanter AI 便能利用历史数据来创建时间序列预测模型,并进行未来数据的预测。

深度学习

Decanter AI 应用分散式架构来进行深度学习提供更多元准确的模型。

GPU 加速

Decanter AI 支援 GPU 加速,提升 50~100 倍以上的模型训练速度。

基于 Scala 的程式架构

Decanter AI 使用 Scala 为主的架构并用 Java 虚拟机器(JVM)来训练模型, 提升比使用 Python 或 R 为主的系统 10~50 倍以上的模型训练速度。

企业部署

ecanter AI 使用分散式系统与平行运算,并有多种部署选项:公有云、私有化部属、虚拟机 (VM)。

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