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
Decanter 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)。