机器学习科技公司

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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近日,字母点评公布了“2021·很好机器学习平台TOP20”,星环科技SophonBase数据科学平台强势入选。此次评选,字母点评对行业内多达279个企业用户与专家进行深度调研与用户反馈收集,其中包括金融业、政府/非盈利机构、互联网/IT/电子/通信等行业的机器学习平台使用企业,机器学习平台厂商以及人工智能领域专家,是基于对“产品功能、产品性能、应用效果、服务经验、价格、公司实力”六个维度的综合评比。星环科技入选“2021·很好机器学习平台TOP20”,一方面体现了星环科技SophonBase数据科学平台的产品性能及应用效果得到了企业用户与专家的广泛认可,另一方面也体现了其在降低建模门槛、加速模型迭代、共享数据洞察等机器学习平台的应用价值方面处于行业领先地位。根据字母点评发布的《2021年人工智能产品采购指南-机器学习平台》,机器学习平台覆盖机器学习全流程,为企业提供数据分析和建模工具,企业用户可以在机器学习平台上利用机器学习算法进行模型的构建、部署和监控等,并将模型应用于实际的业务场景中。机器学习平台的优势在于低门槛、高性能、自动化、全流程和高效率。通过机器学习平台,企业用户可以
星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术,提出并实践先进的大数据分析与机器学习平台架构,帮助该商业银行将机器学习建模开发流程平台化、工具化,为模型实验室的搭建提供工具层支持。
机器学习是一种人工智能领域的技术,机器学习技术让计算机系统能够从数据中学习并改进自身的性能。机器学习算法通过分析训练数据,可以自动发现数据中的规律和模式,并根据这些规律和模式进行预测和决策。机器学习试验和反馈来学习如何做出佳决策。机器学习技术的应用非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域。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、模型管理、任务流调度和模型服务等功能模块,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的全生命周期流程,助力企业客户实现人工智能产业落地:提供多种分布式机器学习算子,大幅提升算法性能,轻松应对大数据量、高复杂度的应用场景,并实现低延时响应的模型服务;同时提供多样化的实验场景模板和一站式界面操作,引导用户快速创建实验。多种数据源对接构建机器学习模型,功能覆盖数据接入、ETL、特征工程、模型训练、模型应用、模型评估、模型迭代的全流程,无需编写代码即可完成建模,有效地降低了使用门槛。渐进式模型迭代:提供任务流周期管理,控制模型运行及迭代的频率;同时结合容器的模型上线系统,轻松实现滚动发布和横向扩容。
行业资讯
机器学习案例
支付动态相关的交易特征等大量指标特征,完善了客户标签系统和客户价值细分模型。机器学习案例三:模型管理服务搭建企业统一的模型管理和运营平台,通过SophonBase的统一纳管能力,将不同框架、不同平台的模型统一纳管到一个平台中进行监控和管理,让企业具备了统一的模型评估能力,提升其科技运维的效率。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。机器学习案例一:智能营销推荐基于SophonBase的可视化模型开发平台,可以通过拖拽快速实现对多源数据的接入、分析和建模的工作,精准制定零售场景中的营销策略,实现销售业绩的显著增长。机器学习案例二:客户流失预警基于经典的客户生命周期理论,利用SophonBase可视化建模及Notebook代码建模服务,整理出了静态信息相关的基本特征和
机器学习是一种人工智能领域的技术,机器学习技术让计算机系统能够从数据中学习并改进自身的性能。机器学习算法通过分析训练数据,可以自动发现数据中的规律和模式,并根据这些规律和模式进行预测和决策。机器学习试验和反馈来学习如何做出佳决策。机器学习技术的应用非常广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗诊断等领域。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、模型管理、任务流调度和模型服务等功能模块,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的全生命周期流程,助力企业客户实现人工智能产业落地:提供多种分布式机器学习算子,大幅提升算法性能,轻松应对大数据量、高复杂度的应用场景,并实现低延时响应的模型服务;同时提供多样化的实验场景模板和一站式界面操作,引导用户快速创建实验。多种数据源对接构建机器学习模型,功能覆盖数据接入、ETL、特征工程、模型训练、模型应用、模型评估、模型迭代的全流程,无需编写代码即可完成建模,有效地降低了使用门槛。渐进式模型迭代:提供任务流周期管理,控制模型运行及迭代的频率;同时结合容器的模型上线系统,轻松实现滚动发布和横向扩容。
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机器学习应用
机器学习是一种利用统计学和计算机科学的方法来让机器具备从数据中学习、进化和改进的能力。它是人工智能领域的一个重要分支。机器学习的目标是设计并开发能够通过学习和自适应实现任务的算法和模型。这些算法和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。机器学习的应用非常广泛,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、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: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
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机器学习案例
支付动态相关的交易特征等大量指标特征,完善了客户标签系统和客户价值细分模型。机器学习案例三:模型管理服务搭建企业统一的模型管理和运营平台,通过SophonBase的统一纳管能力,将不同框架、不同平台的模型统一纳管到一个平台中进行监控和管理,让企业具备了统一的模型评估能力,提升其科技运维的效率。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。机器学习案例一:智能营销推荐基于SophonBase的可视化模型开发平台,可以通过拖拽快速实现对多源数据的接入、分析和建模的工作,精准制定零售场景中的营销策略,实现销售业绩的显著增长。机器学习案例二:客户流失预警基于经典的客户生命周期理论,利用SophonBase可视化建模及Notebook代码建模服务,整理出了静态信息相关的基本特征和
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金融机器学习
金融机器学习是将机器学习应用于金融领域,通过算法和数据分析来提高金融服务和产品的效率和准确性。金融机器学习的应用范围包括风险评估、投资组合优化、信用评估、反欺诈、高频交易等领域。金融机器学习技术的核心是数据挖掘和算法优化。通过收集大量的金融数据,如财务数据、交易数据、市场数据、社交媒体数据等,运用机器学习的算法,从中发现隐藏的模式和规律,并据此进行风险控制和预测。在金融交易方面,金融机器学习可以提供更高效、更精确的交易策略。利用深度学习、强化学习等算法,可以在短时间内对大量的数据进行分析,帮助投资者更好地理解市场动态和趋势,制定更科学的投资计划并提高收益。在风险控制方面,金融机器学习可以通过数据分析和预测,实现风险分析和预警。在信用评估方面,机器学习可以自动化信用评分的过程,并利用多维数据模型为客户提供更加准确的授信策略。同时,在反欺诈方面,机器学习可以通过分析交易行为、用户画像和数据关联来检测欺诈行为,提高交易安全性。金融机器学习已经成为金融服务和产品的重要组成部分,提供了从数据中获得洞察力、发现规律、提高效率、降低成本、减少风险、提高客户体验等多方面的优势。随着数据的积累和算法的不断优化,金融机器学习技术的应用前景将更加广泛。
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金融机器学习
金融机器学习是将机器学习应用于金融领域,通过算法和数据分析来提高金融服务和产品的效率和准确性。金融机器学习的应用范围包括风险评估、投资组合优化、信用评估、反欺诈、高频交易等领域。金融机器学习技术的核心是数据挖掘和算法优化。通过收集大量的金融数据,如财务数据、交易数据、市场数据、社交媒体数据等,运用机器学习的算法,从中发现隐藏的模式和规律,并据此进行风险控制和预测。在金融交易方面,金融机器学习可以提供更高效、更精确的交易策略。利用深度学习、强化学习等算法,可以在短时间内对大量的数据进行分析,帮助投资者更好地理解市场动态和趋势,制定更科学的投资计划并提高收益。在风险控制方面,金融机器学习可以通过数据分析和预测,实现风险分析和预警。在信用评估方面,机器学习可以自动化信用评分的过程,并利用多维数据模型为客户提供更加准确的授信策略。同时,在反欺诈方面,机器学习可以通过分析交易行为、用户画像和数据关联来检测欺诈行为,提高交易安全性。金融机器学习已经成为金融服务和产品的重要组成部分,提供了从数据中获得洞察力、发现规律、提高效率、降低成本、减少风险、提高客户体验等多方面的优势。随着数据的积累和算法的不断优化,金融机器学习技术的应用前景将更加广泛。
为了方便您接下来的安装使用,社区版团队为您准备了视频教程,可以搭配手册内容一起查看:https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前,请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器,如果有,请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件,否则hostname和IP地址将无法映射,最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称:TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...
表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录,用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据:在hyperbase1中,数据的写入是通过WAL(Write-AheadLog)进行的,WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中,hyperbase1会将数据写入到WAL中,同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据,以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录,用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后,可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能,hyper...
产品文档
客户服务
技术支持感谢你使用星环信息科技(上海)股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题,可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email:support@transwarp.io技术支持热线电话:4007-676-098官方网址:http://www.transwarp.cn/论坛支持:http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装,配置和使用中发现任何产品问题,可以通过以下方式反馈:email:support@transwarp.io感谢你的支持和反馈,我们一直在努力!
2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们?遇到问题怎么办2.3产品资源汇总
HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看,下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种:根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图:图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开,详细流程如下:TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开,地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图:图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态,比如当前是绿色的Green(HEALTHY),健康状态。另两种状态是Yellow(WARNING)和Red(DOWN)。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...
JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一,我们在使用Hyperbase时,常常会为表建各类索引,包括全局索引、局部索引和LOB索引,利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据,但是从表数据而来,和表密不可分,所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据,也就是说,我们做如下定义:表的扩展数据=表数据+全局索引数据+局部索引数据+LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据,和索引数据一样,索引的元数据和表的关系也十分紧密,所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据:表的扩展元数据=表的元数据+全局索引元数据+局部索引元数据+LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务,Hyperbase提供了扩展的命令行指令:describeInJson、alterUseJ...
表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点,包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上:hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候,会创建一个子节点(例如:/hbase/rs/m1.host),以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点,以获取所有OnlineRegionServer,用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...
产品文档
1 产品介绍
QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件,是客户请求QuarkServer服务的总入口,它严格按照用户预定义的配置文件,根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用(包括超时转发和宕机转发)、Web运维、Inceptor安全(LDAP,KERBEROS)等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量,能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节,能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer,并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题,提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括:负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer,从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能,完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则,可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等,QuarkGateway可将超时或者宕机的...
hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引,包括:创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX删除全局索引:DROPGLOBALINDEX但是,目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引,您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引,具体请参考《Hyperbase使用手册》。(创建索引前插入的数据没有索引,但是创建索引之后的数据有索引。)下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX语法:为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1:指根据哪个列建全局索引,可以有多个列,但不可包含首列(因该列映射为RowKey)。②...
通过Manager管理平台,可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装,也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项,请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤:软硬件环境检查:检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置:配置系统运行过程中所需的文件目录,确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager:安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase:您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase,并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传:在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加:通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件(包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等)。配置安全:选择安全认证方式,可选简单认证或Kerbe...