机器学习平台

机器学习平台是一种软件工具或服务，旨在为机器学习工程师、数据科学家和开发人员提供用于构建、测试和部署机器学习模型的环境和工具。它通常包括数据预处理、模型训练、自动化机器学习、模型部署、安全管理以及系统集成等多个方面，帮助企业显著提升智能化水平，同时应对实际应用中的各种挑战。功能机器学习平台的主要功能涵盖了从数据导入到模型部署的全生命周期管理，具体包括：数据预处理与管理：支持数据清洗、数据变换、数据归一化等操作，方便用户对数据进行预处理。模型训练与调优：提供多种机器学习算法的选择，支持模型训练参数的设置和训练进度的监控。自动化机器学习：自动选择和优化模型，减少人工干预，提高模型训练效率。模型：支持与现有系统的集成，提供灵活的扩展能力，满足不同业务需求。应用领域机器学习的应用领域非常广泛，以下是一些常见的应用场景：图像识别和分类：例如人脸识别、图像检索、物体识别等。自然语言处理：例如机器翻译、文本分类、语音识别等。推荐系统：例如电商、社交媒体等平台中的商品推荐、内容推荐等。医疗诊断：例如癌症诊断、疾病预测等。金融风控：例如欺诈检测、信用评估等。工业制造：例如质量控制、异常检测等。自动驾驶

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、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管理：提供ETL处理、模型训练、模型上架等实验和任务流的周期管理，帮助用户控制模型迭代频率，并完成模型定时迭代；同时结合容器的模型上线系统，帮助用户更易实现滚动发布和横向扩容优势机器学习建模

解锁机器学习平台：开启智能时代的无限可能一、机器学习平台是什么机器学习平台，简单来说，是一种为机器学习相关工作提供全面环境和多样化工具的软件或服务。在当今数字化时代，机器学习技术被广泛应用于各个领域，从医疗诊断到金融风险预测，从图像识别到自然语言处理，机器学习平台的重要性愈发凸显。机器学习平台的主要功能涵盖多个关键环节。在数据预处理方面，它能够帮助用户清洗数据，去除噪声、填补缺失值，同时进行数据变换、归一化等操作，使原始数据转化为适合机器学习模型处理的格式。特征工程也是机器学习平台的重要功能之一。它包括对数据进行特征选择、提取和转换，以提升模型的预测准确性。模型训练功能让用户能够在平台上利用选定的算法和处理好的数据进行模型训练。模型评估环节，平台通过计算模型准确率、召回率、F1值等指标，帮助用户全面评估模型的性能。只有经过严格评估的模型，才有可能在实际应用中发挥良好的效果。二、机器学习平台的特点一站式服务：机器学习平台提供了一站式的服务，涵盖了从数据收集、预处理、模型训练、评估到部署的全流程。强大的计算能力：机器学习平台具备强大的计算能力，能够满足大规模数据处理和复杂模型训练的需求

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。

、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

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。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

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

多个计算机上进行训练和优化，大大缩短训练时间。鲁棒性：由于数据可以被存储在多台设备上，因此即使某台设备或某个节点出现故障，系统仍然可以正常工作。分布式机器学习平台-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。分布式机器学习是一种利用多个计算节点进行机器学习或者深度学习的算法和系统，旨在提高性能、保护隐私，并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。分布式机器学习方法可以有效地加速训练过程，同时提高模型的准确性和稳定性。在传统的机器学习过程中，数据集通常集中存储在一台计算机上进行模型的训练和推理，因此计算和存储的压力非常大，训练时间长且效率低下。而分布式机器学习则将数据存储在多台计算机上，通过数据切分和并行计算的方式加速模型训练。分布式机器学习的优势包括：可扩展性：可以将计算和存储分配到不同计算机上，随着数据集的增大，系统可以自动扩展。高效性：分布式机器学习可以将大规模数据分成多个小数据集，同时在

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...