机器学习建模平台应用场景

一站式机器学习建模平台
Sophon MLDev作为企业级一站式机器学习建模平台,集成了Sophon Data数据管理、Sophon VLab可视化建模、Sophon Discover编程式建模三大功能模块,覆盖了从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型评估、模型迭代的机器学习建模的全生命周期流程,助力企业客户实现人工智能产业落地。
机器学习
Sophon Base作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块,包含完备的统计、机器学习、深度学习算法,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程

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机器学习平台
精细化管理,方便用户发布与订阅分布式算法能力沉淀:提供多种分布式机器学习算子,大幅提升算法性能,轻松处理高复杂度、低延时、大批量的应用场景;同时提供多样化的实验场景模板和一站式的界面操作,能够引导用户机器学习平台SophonBase作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块,包含完备的统计、机器学习、深度学习算法,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署支持:支持用户使用低代码、拖拉拽方式快速构建机器学习模型,提供了覆盖数据接入、ETL、特征工程、模型训练、模型应用、模型评估、模型迭代等数据分析全流程的强大建模能力,有效的降低了使用门槛渐进式模型迭代、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。产品功能云原生模型服务提供:提供具备敏捷、可靠、可扩展、高弹性、可故障恢复、不中断业务持续更新等特性的海量模型服务,保障用户的模型应用;同时支持对模型服务进行快速创建业务场景相关实验丰富的数据接入形式:依托星环大数据平台和云平台,提供了数据采集、数据清洗和数据汇总的模块,支持接入RDBS、HDFS、ORC、Parquet、本地文件等多种数据源可视化建模服务
数据湖作为一种集中存储海量、多源、异构数据的存储库,具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用场景:数据分析与洞察商业智能与报表:企业可以将来自不同业务系统的数据汇聚到数据湖中,如销售数据、客户进行复杂的数据清洗和转换。通过交互式查询、数据挖掘等手段,发现数据中的潜在模式、趋势和关联关系,为进一步的深入分析和建模提供基础。人工智能与机器学习模型训练:数据湖能够提供丰富的、大规模的、多维度的数据,为机器学习和深度学习模型的训练提供充足的素材。数据科学家可以从数据湖中获取各种类型的数据,如文本、图像、音频等,进行特征提取和模型训练,用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种人工智能应用。预测分析:基于数据湖中的历史数据和实时数据,结合机器学习算法,构建预测模型,对未来的趋势、事件或行为进行预测。例如,预测市场需求、客户流失、设备故障等,帮助企业提前做好规划和应对措施。物联网与工业互联网进行生产调度的调整等。金融风险管理信用风险评估:金融机构可以将客户的基本信息、交易记录、信用报告等多源数据整合到数据湖中,利用机器学习算法对客户的信用风险进行全面评估,提高信用风险预测的准确性和可靠性
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机器学习建模
包括调整模型的超参数、增加样本量、增加特征数量等。机器学习建模是一个迭代的过程,需要根据实际情况逐步进行特征工程、选择模型、训练模型、评估模型和优化模型,以获得佳的预测。星环数据科学平台-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块,包含完备的统计、机器学习、深度学习算法,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。机器学习建模是指使用机器学习算法对给定的数据进行分析预测的过程。包括了数据的预处理、特征工程、选择合适的模型、训练模型、评估模型以及优化模型等步骤。1、对数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等,以确保数据的质量和完整性。2、进行特征工程,即从原始中提取出对问题有用的特征。这可以包括特征选择、特征提取、特征变换等方法。3、选择合适的机器学习模型。常用的机器学习模型包括线性回归、逻辑
数据要素的应用场景非常广泛,涉及多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景:智能制造:在汽车制造企业中,数据要素被用来提升智能制造水平。通过融合设计、仿真、实验验证数据,培育数据驱动型产品研发新模式识别,优化信贷业务管理和保险产品设计。科技创新:数据要素在科技创新领域应用广泛,包括数字广告、图像识别、语言识别、数字信贷、无人驾驶、人脸识别、机器翻译、医学图像处理等。医疗健康:在医疗行业,数据要素通行效率。应急管理:数据要素在应急管理中应用,通过对多元数据的分析,建立具有安全态势感知能力的数字城市和数字乡村,强化社会风险研判和预警能力。气象服务:数据要素在气象服务中应用,通过打通车企、第三方平台,提升企业创新能力。智慧农业:智慧农业通过融合气象、土壤、农事作业、病虫害等数据,实现精准种植、精准养殖,提高农业生产效率。商贸流通:电商平台利用数据要素提升商贸流通效率,通过融合客流数据、消费行为、运输企业等主体间的数据壁垒,促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用,提高智能汽车的创新服务水平和主动安全防控能力。智慧城市:数据要素在智慧城市建设中应用,通过数据的高效
知识图谱的应用场景非常广泛,以下是部分应用场景:搜索引擎:知识图谱可以为搜索引擎提供更多的上下文、语义信息和相关知识,提高搜索的效率和准确性。智能客服:知识图谱可以为智能客服提供更加准确、快速和覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner人性化的服务,帮助用户解决疑问和问题。自然语言处理:知识图谱可以为自然语言处理提供更多的语义信息和上下文背景,提高机器对自然语言的理解能力。智能推荐:知识图谱可以为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐服务
大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些主要的领域:自然语言处理(NLP):大语言模型在自然语言处理领域有广泛的应用,如文本分类、情感分析、机器翻译等。计算机视觉(CV):大语言模型可以应用于计算机,预测其可能感兴趣的内容,并为其提供个性化的推荐。金融领域:大语言模型在金融领域也有着广泛的应用,如投资策略、风险评估、财务报告分析等。除了上述提到的应用场景,大语言模型还可以应用于其他领域,如医疗、法律等。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。凭借优异的产品性能和出色的落地表现,StellarDB获得了多家行业权威机构认可,在大数据产业峰会上,中国信通院重磅发布了2022大数据十大关键词,星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前也通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评。同时在全球著名
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机器学习应用
学习还可以应用于气象预测、大气污染监测等。随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大,机器学习应用前景也将变得越来越广阔。、图像检索、物体跟踪中的应用。语音识别:机器学习被广泛应用于自动语音转换为文字的场景,例如在我们使用微信、QQ时,可以通过语音输入,然后转换为文字。推荐系统:在电商、社交媒体等平台中,机器学习被用于商品模型可以通过数据来推断规律和模式,并用于预测、分类、识别等任务。机器学习应用非常广泛,包括但不限于以下领域:图像识别:这是机器学习常见的应用之一,用于识别物体、人、地点、数字图像等,例如在人脸识别:这是机器学习令人兴奋的应用之一,机器学习被用于视觉感知、路况识别等。游戏智能:在游戏领域,机器学习被用于游戏AI、机器人足球等。网络安全:机器学习可以应用于恶意代码检测、网络攻击识别等。环境保护:机器推荐、内容推荐等。医疗诊断:机器学习可以应用于癌症诊断、疾病预测等。金融风控:在金融领域,机器学习被用于欺诈检测、信用评估等。工业制造:在质量控制、异常检测等方面,机器学习也有着广泛的应用。自动驾驶
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...