騰訊TI-ML
1、產品介紹
智能鈦機器學習(TI Machine Learning,TI-ML)是基於騰訊雲強大計算能力的一站式機器學習生態服務平臺。它可以對各類數據源、組件、算法、模型和評估模塊進行組合,使得算法工程師和數據科學家在其之上可以方便地進行模型訓練、評估和預測。智能鈦機器學習平臺爲用戶提供訓練的機器學習模型及深度學習模型所需的所有工具服務。
TI-ONE 使用圖形化操做,使用方便,兼顧專業用戶、AI 初學者和但願藉助 AI 解決業務問題的非專業用戶;
TI-EMS 提供模型一鍵部署,自動調整彈性計算資源,在保障線上業務穩定運行的同時節約成本;
TI-Insight 是基於智能鈦基礎功能打造的一站式工業 AI 平臺方案,包含 AI 訓練系統和 AI 推理系統兩個功能組件。算法
2、應用場景
智能鈦機器學習完善的框架與內置算法支持,能輕鬆應對各類機器學習和深度學習的定製建模的場景。如下爲本產品協助各企業機構完成的一些應用場景。
1.金融風控
隨着不法分子的做業手段日益更新、滯後的風險識別與居高不下的壞帳率損失一直是各大金融機構的痛點。智能鈦機器學習能夠基於金融機構大量與風險有關的高質量數據搭建風險監控模型,提升風控的時效性、準確率和覆蓋率。從貸前的額度審批、貸中的交易反欺詐到貸後的催收,覆蓋各個環節,大幅減少金融機構的風險損失和管理成本。
2.營銷推薦
如何精準觸達目標消費者,提升購買轉換率一直是各大商業主體都關心的問題。智能鈦機器學習能夠根據歷史成交數據訓練匹配模型,預測各個場景下客戶和商品的最優匹配,從而實現提高營銷效果、下降營銷成本、挖掘潛在客戶、實現交叉銷售等目的。
3.工業質量檢測
傳統的工業質檢依賴大量人力,成本高且漏檢率難以提高。智能鈦機器學習能夠基於設備參數數據與生產圖像對產品進行缺陷檢測與缺陷分類,大大下降人力成本、提高缺陷檢出率的同時幫助企業進行質量控制數字化管理。
4.算法大賽
隨着人工智能行業的興起,各種 AI 算法大賽層出不窮,智能鈦機器學習內置的豐富算法與框架組件能夠知足不一樣用戶的使用習慣,高性能集羣穩定性能夠支持大批量的訓練任務,同時又能支撐數千人的高併發一直是各舉辦單位的痛點。
5.物業智能化管理
隨着生活水平的提升,業主對物業的管理要求也日益升高,同時面臨居高不下的人力成本挑戰。智能鈦機器學習基於圖像識別算法,智能識別進出小區的車輛,以及全部垃圾堆放點的狀況,打造智能化物業管理方式,下降人力成本、提高業主滿意度。
6.人物監察管理識別
執法部門經常面臨大批量人員的按期監察管理,耗費大量人力物力。智能鈦機器學習基於圖像識別算法,對監察對象的狀態與行動路徑進行實時智能管理與預警,大大提高執法部門管理效率,下降管理成本。編程
3、產品特點
1.一站式服務,與騰訊雲的存儲、計算能力無縫對接,一站式完成海量數據的存儲和分析挖掘。
2.全流程管理,集數據處理、模型訓練、預測、部署功能於一體,並提供公共數據集和業界模型,快速釋放數據價值。
3.深度學習,支持 Tensorflow、Caffe、Torch 三大主流深度學習框架,並支持一機多卡、多機多卡模式的 GPU 分佈式計算。
4.性能強大,搭載萬兆網卡的大量 CPU/GPU 實體機以及針對分佈式機器學習的加速算法,爲 TB 級數據的模型訓練提供堅實基礎。
5.算法全面,在支持自定義算法的同時,還提供數據處理、分類、聚類、深度學習等上百種主流算法。
6.操做簡便,命令行操做模式符合高階客戶使用習慣,靈活敏捷;可視化操做模式經過拖拉拽的方式拼接算法組件實現業務邏輯,界面友好易使用。併發
TI-ONE優點:
1.一款支持拖拉拽操做、效果可視化、組件具象化的一站式機器學習模型全生命周管理平臺。
2.內置豐富的模型算法,支持 tensorflow、caffe、torch 等主流深度學習框架,賦予專業級用戶更高的靈活性。
3.內置豐富的算法,包括圖像分類、目標檢測、NLP 等,知足用戶各類場景所需。
4.全自動建模(AutoML)的支持,與拖拽式任務流設計讓 AI 初學者也能輕鬆上手。框架
TI-EMS優點:
1.支持 CPU、GPU 算力虛擬化,能夠一鍵部署不一樣類型的機器學習模型和深度學習模型。
2.支持手動或自動調整彈性實例擴展策略,根據業務負載狀況,動態實時自動管理實例數量,以最合適的實例數量應對業務狀況。
3.提供小至0.1核級粒度的算力,經過細粒度算力分配提供高性價比服務。
4.支持模型和框架的優化加速,能夠提高模型服務運行效率,提供極致推理性能。
5.提供豐富的多模型支持、版本管理和灰度升級等使用功能。機器學習
TI-Insight優點:
1.功能界面簡潔清晰,操做流程方便易用,基於內置的算法工具集和直觀的操做指導,使業務專家無需具有編程或深度學習的專業知識就能夠建立出業務模型。
2.內置一體化訓練集和題庫集管理工具,以及自動化模型迭代環境,能夠將原有模型快速迭代更新。
3.提供多種通用算法鏡像,可適應不一樣行業客戶需求。
4.支持手動或自動調整彈性實例擴展策略,根據業務負載狀況,動態實時自動管理實例數量,以最合適的-實例數量應對業務狀況。
5.支持服務自動啓停,高效利用 CPU/GPU 的計算資源,經過業務策略和請求的波動趨勢,智能的啓動和中止無任務運行的微服務,讓企業有限計算資源實現分時段資源自動共享。
6.支持模型和框架的優化加速,提高模型服務運行效率,爲用戶提供極致推理性能。分佈式
4、產品使用
微服務
1.開通服務,開通 COS 服務並完成一鍵受權
高併發
2.新建工程和工做流,進行工程的新建,工做流的新建和按模板新建;
工具
3.數據準備,支持數據源上傳、下載和預覽;
性能
4.數據預處理,進行選擇特徵列、缺失值填充、字符串索引、數據切分等功能;
5.模型搭建,進行設置參數,選擇相應的特徵列和標籤列、以及模型保存方式爲PMML後右擊此節點,單擊起點運行;
6.模型評估,進行參數設置區標籤列和預測列的配置,查看評估指標