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数据云说丨机器学习平台:数据智能化,共建新生态

时间:2023-07-20 12:19:21作者:马慧思来源:互联网

如果将数据视为新“石油”,那么数据智能就是“炼油厂”。数据智能是大数据的新篇章,意味着企业从业务数据化走向业务智能化。

数据智能通过分析数据获得价值,将原始数据加工为信息和知识,进而转化为决策或行动,已成为推动智能化转型不可或缺的关键技术。数据智能的标志是数据驱动决策,通过让机器具备认知能力,大数据指导决策,依靠数据去改变业务。

为充分践行数据云业务战略,面向业务智能化转型需求,浪潮云打造机器学习平台(Inspur Machine Learning Platform,IMLP),依托云计算、机器学习、深度神经网络、迁移学习、容器化等技术,面向企业和个人算法应用开发者提供机器学习集成开发环境,内置450+算子,提供从模型开发到部署的全生命周期服务。面向工业、智慧城市、金融、水利、政府、农业等行业提供算法赋能服务,助力企业快速实现智能化转型。

推陈出新,加速落地

灵活便捷,低门槛复用:机器学习平台预置客户流失预测、智能推荐、故障诊断、需求预测等建模模板,用户无需具备完整的模型代码开发能力,通过对模板中核心参数与配置进行更改,即可建立符合自身相似应用场景需求的模型,从而实现核心行业算法与挖掘方法的低门槛复用。

内置大量算法库,拖拽式开发:机器学习平台内置通用机器学习算法库和工业算法库,提供简单易上手的拖拽式开发方式,业务专家和普通工程师无需具备编程或深度学习的专业知识,即可创建业务模型。并可提供多种通用算法模型,支持向导式迁移训练,算法工程师基于预置的通用模型进行迁移训练,免除从零开始的定制化模型开发之苦。

自动训练,创造价值:机器学习平台提供零门槛的自动机器学习功能,用户只需提供数据,就可以自动得到最优的训练结果,生产一线的业务人员也能够轻松使用数据与算法,在工程实践中产生价值。

一键部署,简化流程:机器学习平台提供模型迭代训练、测试评估、一键部署、服务调度、运行监控等全生命周期服务,简化人工部署流程,缩短实施周期,降低模型转化和落地的技术门槛。

深挖场景,赋能用户

空壳公司识别:通过机器学习平台的可视化编排建模能力,对公司的纳税信息、注册信息、公积金缴纳信息等88维数据进行分析挖掘,判断公司是否属于空壳公司,可最为企业风险预警的判别依据。

票据图像分拣:通过机器学习平台提供的数据标注和迁移学习能力,构建自己的票据数据集,并利用内置深度学习模型,快捷的完成应用开发,实现对票务图像数据的智能归类,将用户上传的影像数据自动分拣到对应类别:发票类、车票类,以便后续的票据核对,减轻财务部门核对票据的工作负担,提升工作效率。

互联网舆情:在政府领域,互联网舆情分析已经成为政府了解社情民意、把握舆情动向、对突发事件做出快速响应和处理的不可或缺的手段。通过机器学习平台,对非结构化舆情信息进行预处理、特征分析、关键词提取、命名实体识别、情感倾向分析等文本挖掘分析,提炼关键舆情要素,并预测公众情感倾向,为正确舆论引导提供科学依据和方向。

客户流失预测:在电商领域,客户流失率是企业运营的关键指标,通常情况下,获取新客户的成本比保留现有客户的成本高很多,因此了解并保持客户参与度非常重要。为了更好运营用户,了解流失客户的特征,通过浪潮云机器学习平台分析客户流失原因并预测客户流失概率,筛选出需要挽留的目标客户并制定有效挽留策略,降低流失率。

征信评分:在金融领域,风险控制对互联网金融的健康持续发展非常重要,对于在线信用贷款等以信贷类服务为主的各种互联网金融服务平台,其面临的最大风险来源于贷款客户的违约风险,即客户信用风险。在线金融机构可基于机器学习平台构建信用评分模型,将客户信息转换为信贷评估数据,对用户信用进行评估,合理控制信贷风险。

目前,机器学习平台已完成产品化改造,可帮助企业和开发者快速实现产业赋能,将成为数据智能与企业服务的重要组成部分。下一步,浪潮云将携手企业、开发者,依托算力、数据、算法的数据智能技术,共同打造一个充满活力的智能生态体。

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