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智鴻
數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)

產(chǎn)品簡介

　　數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)是面向數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)獲取、模型訓(xùn)練、模型部署以及結(jié)果預(yù)測一體化的一款大數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，該平臺(tái)能夠通過對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理，提高數(shù)據(jù)處理效率，依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練，幫助用戶提供準(zhǔn)實(shí)時(shí)的建模能力，當(dāng)面對(duì)數(shù)據(jù)碎片化和數(shù)據(jù)隔離時(shí)，通過加密機(jī)制下的參數(shù)交換方式建立虛擬的共有模型，在充分保障各個(gè)參與方的隱私信息和數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，多方聯(lián)合建模滿足對(duì)特定的業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)分析的需求。

產(chǎn)品架構(gòu)

產(chǎn)品特色

  • 基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)，有效處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)集，具有穩(wěn)定性高、可擴(kuò)展性強(qiáng)的特點(diǎn)，并結(jié)合spark框架進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)預(yù)處理和算法實(shí)現(xiàn)，提供準(zhǔn)實(shí)時(shí)的建模能力。

  • 內(nèi)置多種算法模型，可在頁面進(jìn)行點(diǎn)擊操作完成數(shù)據(jù)處理、算法選擇，通過對(duì)模型的調(diào)用輸入?yún)?shù)的配置，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。

  • 通過準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)來評(píng)價(jià)算法的效果；通過參數(shù)優(yōu)化、算法調(diào)整等方式改進(jìn)模型效果。

  • 內(nèi)置聯(lián)邦學(xué)習(xí)，支持同態(tài)加密、SecretShare、DiffieHellman等多方安全計(jì)算協(xié)議，法律合規(guī)認(rèn)證，大幅降低數(shù)據(jù)合作壁壘。

  • 在聯(lián)合建模過程中，各個(gè)參與方依據(jù)貢獻(xiàn)度獲取建模收益，對(duì)惡意參與方的數(shù)據(jù)和模型作弊行為可檢測可抵御。

產(chǎn)品功能

  • 　　數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)用戶登陸使用LDAP用戶登陸，基于LDAP可作為數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，通過目錄結(jié)構(gòu)的方式存儲(chǔ)用戶信息來響應(yīng)用戶查找需求。

  • 　　通過對(duì)PySpark與Scala內(nèi)核的安裝，實(shí)現(xiàn)啟動(dòng)內(nèi)核環(huán)境時(shí)自動(dòng)接入大數(shù)據(jù)平臺(tái)，使用集群資源。

  • 　　數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)支持常用的Python，R，Scala編程語言，通過在頁面上點(diǎn)擊新建可實(shí)現(xiàn)指定語言的使用。

  • 　　在建模的同時(shí)，終端用戶可視化和度量模型訓(xùn)練的全過程，支持對(duì)模型訓(xùn)練過程全流程的跟蹤、統(tǒng)計(jì)和監(jiān)控等，提供模型運(yùn)行狀態(tài)、模型輸出和日志等信息。

  • 　　平臺(tái)支持邏輯回歸、線性回歸、k-means、PCA、SVM等模型，支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過參數(shù)的調(diào)優(yōu)實(shí)現(xiàn)模型最優(yōu)化。

  • 　　人工智能Pipeline調(diào)度平臺(tái)致力于完成高彈性、高性能的學(xué)習(xí)任務(wù)，主要包括模型訓(xùn)練、模型管理、生產(chǎn)發(fā)布以及聯(lián)邦建模過程中輸入輸出實(shí)時(shí)跟蹤等。

  • 　　解決代碼中的依賴模塊缺失問題，可在平臺(tái)提供的頁面進(jìn)行命令行安裝以及自定義編程函數(shù)式安裝。

  • 　　提供Kaggle比賽機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目案例，提供樣例數(shù)據(jù)。

應(yīng)用場景

  • ——— 通用場景 ———

    　　適用于需要個(gè)性化數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場景，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，為用戶提供量身定制的服務(wù)，幫助企業(yè)迅速創(chuàng)收。

  • ——— 金融領(lǐng)域 ———

    　　金融領(lǐng)域中可利用數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)進(jìn)行風(fēng)控建模，如信用卡交易反欺詐、信用卡申請(qǐng)反欺詐、信用卡用戶流失預(yù)測等。

  • ——— 媒體領(lǐng)域 ———

    　　通過跟蹤用戶的瀏覽、評(píng)論、閱讀時(shí)長等行為提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦，新用戶能夠享受實(shí)時(shí)推薦，有效解決海量新聞、視頻的精準(zhǔn)投放問題。

  • ——— 權(quán)益場景 ———

    　　通過分析客戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、權(quán)益方數(shù)據(jù)，在用戶進(jìn)入積分頁面時(shí)，根據(jù)用戶興趣偏好和權(quán)益類產(chǎn)品的分類進(jìn)行推薦，幫助用戶快速找到最適合的權(quán)益產(chǎn)品。