今朝先知平台重要解决以下几个目标场景：

1. 简化数据惹人，平台不请求数据必须应用分布式存储，也可以直接大年夜RDBMS这类的SQL数据库中导入练习样本数据。
2. 简化数据拆分，用户不须要写Spark代码，只须要供给数据拆分后的存储路径，并且支撑按比例拆分或者按规矩拆分两种模式。
3. 简化特点采取，平台支撑持续特点、离散特点的采取和组合，对于持续特点支撑主动化的多分桶算法，我们也会归纳常用的特点采取办法并且封装成脚本或者设备，用户只需懂得对应的设备而不须要本身编码实现具体的逻辑。平台还可以根据已有的特点设备主动进行特点组合拓展，晋升模型效不雅。
4. 简化模型练习，平台可以支撑开源的机械进修算法实现和第四范式自立研发的超高维度LR算法，这个LR算法实现了Parameter server可以解决几十亿、上百亿特点维度的高速分布式练习问题。对于进修率、正则化参数等可以做到主动调优。别的，平台还供给了线性分形分类器等扩大算法，可以无须工资干涉的加倍有效应用数值类特点。
5. 简化模型评估，获得模型预估结不雅后，我们可以计算模型的ROC、Logloss、K-S等指标，不合模型计算指标的方法是类似的，用户就不须要反复编写实现代码，直接经由过程拖拽算子调用即可，以上都是先知平台所解决的问题。
6. 简化模型上线，对于常见的高维LR/GBDT模型，可以一键宣布为线上办事实例，不仅简化了模型的安排和运维，并且上线实例还包含大年夜部分的特点工程逻辑，无须手动再次开辟特点处理逻辑的线上版本。

今朝，先知平台已经成功应用于银行、金融和互联网等各行各业，基于“先知平台”的反讹诈模许可以或许赞助银行在毫秒级辨认可疑交易，同时在消息、视频、音频等内容推荐场景下，“先知平台”也成功大年夜幅度晋升症毕营业指标。此外，在赋能企业应用机械进修进级运营效力的同时，更有意义的是，“先知平台”也极大年夜地降低了机械进修的应用门槛。

作为一个针对全流程机械进修营业的人工智能平台，先知封装了大年夜数据处理、模型练习到模型上线和反馈更新的体系闭环，用户不再须要很强的编程技巧和工程才能，范畴专家和营业人员都可以经由过程推拽方法进行建模和上线，赞助企业快速实现大年夜数据收集到营业价值晋升的最注目标。

跟着专利算法的赓续更新，加倍及时高效的极致工程优化，将来先知平台将进一步降低人工智能工业应用的门槛，赞助越来越多的企业享受人工智能办事。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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