Decanter AI

為企業打造的AI數據分析系統

特色介紹功能介紹

特色介紹

Decanter AI 是一套專業系統,提供快速、容易使用、準確、高解釋力的自動化機器學習引擎來建立您的資料模型。Decanter AI 讓資料科學家與商業分析師能夠直接使用世界頂尖的機器學習技術。透過直覺性的視覺操作介面,企業能夠迅速建立準確的預測模型來解決各種商業挑戰。

快速

傳統上,建立機器學習模型需耗時數週甚至數月,因需要人工反覆寫程式碼、 測試準度、評估模型。現在,Decanter AI 能夠在一小時內自動化地建立並評估上百個模型。當有新資料,模型也能夠快速重新訓練。

容易使用

完全不需要寫任何程式碼的自動化的資料分析流程,搭配直覺性的視覺操作介面,讓 Decanter AI 非常容易使用,使任何一位資料分析師或是資料科學家都能夠用 Decanter AI 快速建立準確的預測模型或是迅速驗證資料來建立準度基準。

準確

Decanter AI 使用各種資料前處理技術 、特徵工程技術、與60+種演算法建立並優化每個模型的超參數,不管由誰來操作使用,都能夠穩定地達到高準度的預測,降低企業過度依賴單一資深資料科學家的風險。

高解釋力

由於每個企業有不同法規須依循,一個準確卻不能被解釋的模型有時候是不夠的。Decanter AI 提供多樣視覺化圖表以及超參數揭露讓企業能夠容解釋模型結果。

功能介紹

標準化流程

Decanter AI 運用標準化的資料建模流程,來確保即使是不同的使用者來建模, 其成果仍是一致的。

資料探索 (EDA)

Decanter AI 提供簡單並有效的方法來進行資料探索分析,藉由統計分析、特徵相關係數熱力圖、特徵值分佈圖、相關係數時間圖、特徵時間圖來協助使用者了解資料特性。

自動化資料前處理

Decanter AI 自動進行資料前處理與特徵工程: 補值、標準化、數量編碼(count encoding)、獨熱編碼(one-hot encoding)、標籤編碼(label encoding)、元件編碼(component encoding)。

自動化模型建立

Decanter AI 利用超過60種機器學習演算法,自動建立並精細調整每一個資料模型,並自動進行集成學習(stacked ensemble),平衡函數學習(balancing classes),以及早停法(early stopping)。

自動化模型評估

Decanter AI 利用交叉驗證(cross validation)與排除驗證(holdout scores)來針對不同的評分標準自動將各模型進行排名,並針對二元分類模型提供ROC曲線與相關係數矩陣。

模型輸出

只要透過 REST API,便能即時利用建立好的模型進行預測。模型也能夠一次預測大量資料,並且預測結果會透過命中圖來呈現。

特徵重要性

為了增進模型解釋性,在建立模型的過程中,Decanter AI 進行特徵重要性排名並顯示各特徵的權重。

時間序列預測

只要有時間資料,Decanter AI 便能利用歷史資料來建立時間序列預測模型, 並進行未來資料的預測。

深度學習

Decanter AI 應用分散式架構來進行深度學習提供更多元準確的模型。

GPU 加速

Decanter AI 支援 GPU 加速,提升 50~100 倍以上的模型訓練速度。

基於 Scala 的程式架構

Decanter AI 使用 Scala 為主的架構並用 Java 虛擬機器(JVM)來訓練模型, 提升比使用 Python 或 R 為主的系統 10~50 倍以上的模型訓練速度。

企業部署

Decanter AI 使用分散式系統與平行運算,並有多種部署選項:公有雲、內部部署伺服器、虛擬機 (VM)。

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