近日,F(xiàn)orrester發(fā)布最新《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》報(bào)告,解讀預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)(PAML)市場(chǎng)在中國(guó)的最新發(fā)展,并向數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策者們提出建議。DataCanvas憑借開源、靈活、高性能的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)產(chǎn)品獲得關(guān)注,并入選報(bào)告。
Forrester Now Tech報(bào)告推薦廠商(部分)
靈活、開放,提供全方位自主AI能力建設(shè)
作為持續(xù)關(guān)注全球PAML市場(chǎng)的研究機(jī)構(gòu),F(xiàn)orrester此次調(diào)研活躍于中國(guó)PAML市場(chǎng)的35家供應(yīng)商,從產(chǎn)品類型、產(chǎn)品性能、公司規(guī)模等角度為各行業(yè)CIO們提供相關(guān)信息。DataCanvas作為提供多模式服務(wù)(Multimodel PAML)的供應(yīng)商,能夠?yàn)椴煌夹g(shù)能力的企業(yè)提供全方位的自主AI能力建設(shè)。
全方位
DataCanvas提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,模型開發(fā),模型評(píng)估,模型生產(chǎn)化,模型監(jiān)控、實(shí)時(shí)結(jié)果反饋,到模型治理的全生命周期管理,在簡(jiǎn)化企業(yè)模型操作的同時(shí)節(jié)能提效,實(shí)現(xiàn)“用模型操作人工智能”。
通過(guò) “四庫(kù)”——特征倉(cāng)庫(kù)、模型倉(cāng)庫(kù)、場(chǎng)景倉(cāng)庫(kù)、AutoML倉(cāng)庫(kù),DataCanvas能夠?qū)崿F(xiàn)跨行業(yè)、跨業(yè)務(wù)的知識(shí)遷移,降低高復(fù)合能力人才要求,突破企業(yè)級(jí)知識(shí)融合瓶頸。
靈活
為適應(yīng)不同技術(shù)能力的使用者和團(tuán)隊(duì)協(xié)同模型操作,DataCanvas集自動(dòng)建模、拖拽式建模、編碼建模三種建模方式于一身,將AI門檻降到最低的同時(shí),全面提升團(tuán)隊(duì)級(jí)模型構(gòu)建和管理效率。
DataCanvas還內(nèi)置“白盒”算子庫(kù),支持用戶直接調(diào)用和編輯更改,讓用戶針對(duì)自有數(shù)據(jù)情況,生成個(gè)性化的模型資產(chǎn),加速實(shí)現(xiàn)自主AI。
開放
目前,DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)可以在各類主流硬件和技術(shù)架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)開放性支持,適配各類物理設(shè)備和云環(huán)境,并對(duì)主流技術(shù)架構(gòu)提供全面的支持,服務(wù)全行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。
小到一個(gè)算子,大到整個(gè)框架,DataCanvas正在將“開放”做到極致。
對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),人工智能是一種強(qiáng)大的變革性技術(shù),當(dāng)前的PAML正在幫助企業(yè)簡(jiǎn)化模型各生命周期的操作,將數(shù)據(jù)科學(xué)家從繁瑣的任務(wù)中解放出來(lái),但同時(shí),數(shù)據(jù)科學(xué)的能量仍未被全力釋放。Forrester發(fā)現(xiàn),越來(lái)越多的公司希望建立自己的人工智能能力。
開源、創(chuàng)新,加速AutoML“新基建”
“讓客戶擁有自主AI的能力”,DataCanvas正以此為目標(biāo)加速技術(shù)創(chuàng)新并服務(wù)更多客戶。
為了突破結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析效能,DataCanvas基于長(zhǎng)期服務(wù)于金融、制造、政府、交通等十余行業(yè)所積累的經(jīng)驗(yàn)開發(fā)并且開源了的DeepTables深度學(xué)習(xí)工具包,備受業(yè)內(nèi)關(guān)注。在今年3月的Kaggle結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)競(jìng)賽Categorical Feature Encoding Challenge II 中,DataCanvas憑此摘獲第1名,這是結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高光時(shí)刻。
DataCanvas憑借多年科技研發(fā)和行業(yè)落地經(jīng)驗(yàn),深知客戶所需,洞悉行業(yè)所想,精準(zhǔn)判斷自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢(shì),自主研發(fā)并開源的Hypernets---通用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架,在全球率先突破Auto ML快速開發(fā)痛點(diǎn)。
Hpernets對(duì)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的三個(gè)核心問(wèn)題:搜索空間、搜索算法和評(píng)估策略做了合理的抽象,并提供了相應(yīng)的基礎(chǔ)算法和工具,從而實(shí)現(xiàn)多樣性機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)和場(chǎng)景的自動(dòng)化工具的快速開發(fā),提高了超參數(shù)優(yōu)化和神經(jīng)架構(gòu)搜索領(lǐng)域的研究和創(chuàng)新效率,加速Next Generation Auto ML的發(fā)展。
人工智能是一種強(qiáng)大的變革性技術(shù),而數(shù)據(jù)科學(xué)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的武器正在不斷演進(jìn)。DataCanvas致力于引領(lǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)發(fā)展,將通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新開源技術(shù)、落地各行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,全面提升數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)能效,加速釋放企業(yè)自主AI紅利。
fqj
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