网易有数
机器学习平台
基于高性能计算架构和大数据底层平台构建,旨在为AI开发者打造一站式、高性能的分析建模平台 功能覆盖算法开发、模型训练评估、在线推理预测建模全流程 有效支撑数据智能化分析场景,赋能企业AI转型升级

深入算法建模场景,一站式助力企业AI转型升级

基于数据+算法双引擎,快速支撑建模业务,助力企业智能化转型

建模门槛高
痛点描述:机器学习建模过程复杂,不仅需要深入理解算法原理,且需要对业务深入研究,传统的数据分析师无法快速胜任
有数产品方案及特色:机器学习平台提供低门槛的可视化建模能力,将复杂算法抽象为算子,支持拖拽式交互,快速构建建模过程
计算效率低
痛点描述:海量数据场景下,AI分析师在专注业务效率的建模过程中,往往忽略对硬件、计算框架的考虑,导致模型训练效率低下
有数产品方案及特色:机器学习平台集成TensorFlow、Spark等分布式计算框架,并针对大规模稀疏化等场景进行深度优化,提供高计算建模能力
模型工程化复杂
痛点描述:传统模式下,建模人员完成模型训练后,需要工程化团队协助完成模型的部署,导致建模整体成本较高
有数产品方案及特色:机器学习平台简化任务调度、模型部署等工程化事项,一键式完成模型部署,实现训练模型的快速业务触达,降本增效

产品优势

高性能计算
集成并优化TensorFlow、Pytorch、Spark等计算框架,内置大规模稀疏化等场景化算子,有效支撑广告、推荐等场景
低推理延时
充分利用网络带宽和后端的引擎计算能力,提供毫秒级别的精排模型计算,满足推荐、搜索等低延时场景
一站式建模
一站式覆盖数据管理、特征工程、模型开发调试、离线模型训练、在线模型推理建模全流程,提升建模效率
低门槛建模
兼容用户编程习惯,将模型调度、模型版本更新、模型监控等功能化事宜进行能力封装,帮助用户快速调优模型和生产发布

核心能力

数据管理
统一的数据管理中心,包括结构化,非结构化等多源异构数据,并支持数据采集、数据标注、数据洞察等
可视化建模
将建模过程抽象成算子,支持用户以拖拽式交互,构建建模pipeline。同时,支持以实验粒度管控建模过程,实现团队协作建模
交互式建模
模型开发环境,为用户提供沉浸式编程体验,支持TensorFlow、PyTorch、Spark等计算框架,支持一键式训练任务提交等
在线推理预测
在线预测环境,将离线模型一键式安装部署,提供高并发低延迟推理服务,且支持模型平滑升级、弹性扩缩容、模型失效监测等服务
热门应用场景
营销推荐
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功能介绍
整合用户信息、订单信息、物流信息、商品信息、实时点击行为等批流数据集,构建人员360画像,实现用户兴趣和商品标签的精准匹配,召回有效商品集合,并对召回结果做细粒度的商品排序,实现互联网场景下的定制化商品营销
场景示例
商品推荐、广告推荐、内容推荐、社交推荐等
时序预测
时序预测
功能介绍
时序类预测场景是智能化决策的前提和基础,基于历史数据,充分挖掘关联性因素,洞察时序趋势性、周期性等规律,基于时序预测类算法进行趋势预测,帮助业务提前规避运营风险
场景示例
流量预测、销量预测、价格预测等
运营决策优化
运营决策优化
功能介绍
以供应链决策优化为例,仓配选址、运输调度、库存策略、订单补货策略、供应链整体运筹优化,均可以抽象为建模过程,基于平台建模和计算能力,提升业务决策智能化水平,实现企业的精细化管理
场景示例
供应链优化、用户增长、智能决策等
自研AI技术,挖掘数据价值
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