机器学习服务 MLS

机器学习服务(MLS)帮助用户通过机器学习技术快速发现数据规律和构建预测模型,并将其部署为预测分析解决方案

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易用

通过可视化的拖拽式工作流,实现数据建模、分析、预测、可视化

开放

交互式Notebook,支持多种开源建模语言(Python/R等)

丰富

预置丰富的机器学习算法,满足从数据导入和处理,到模型训练和评估、导出,覆盖预测分析端到端业务

一站式

提供特征工程、机器学习算法、建模、预测、模型全生命周期管理的机器学习一站式机器学习应用

功能描述

拖拽式工作流

拖拽式建模方式,提供丰富的算法节点

  • 可视化拖拽业务流构建

    简单直观的建模流程设计,零编码即可将业务分析、建模流程设计出来

  • 丰富的机器学习算法库

    算法统一为图形化的节点,从数据导入和处理,到模型训练和评估、导出,覆盖数据挖掘端到端业务

丰富的可视化

数据可视化和模型可视化功能,数据、机器学习模型即时可视

  • 数据可视化

    内置丰富的图表类型,数据探索分析所见即所得,提升数据探索效率

  • 模型可视化

    训练的模型、评估结果可视化,提升模型的可解释性

交互式Notebook

交互式建模方式,兼容第三方开发包,提供数据可视化能力

  • 交互式Notebook框架

    数据分析的“浏览器”,统一入口,与底层大数据平台计算框架可解耦,兼容开源Python分析库

  • 丰富的数据分析能力

    涵盖数据探索、特征工程、数据建模、可视化等数据分析过程

模型全周期管理

支持模型构建、预测、部署、调度等全周期管理

  • 可视化模型生命周期管理

    同一个业务的模型按版本进行状态管理,可以在管理界面对模型服务的生命周期进行可视化管理

  • 支持业界模型标准

    支持业界标准的模型PMML的导入导出,与其他机器学习软件进行无缝集成

应用场景

  • 产品推荐

  • 客户分群

  • 异常检测

  • 预测性维护

产品推荐

产品推荐

根据客户本身属性和行为特征等(年龄、性别、工作类型、婚姻状况、文化程度、个人贷款、收入情况),预测客户是否愿意办理相关业务,为客户提供个性化的业务推荐

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客户分群

客户分群

通过数据挖掘来给客户做科学的分群,依据不同分群的特点制定相应的策略,从而为客户提供适配的产品、制定针对性的营销活动和管理用户,最终提升产品的客户满意度,实现商业价值

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在网络设备运行中,用自动化的网络检测系统,根据流量情况实时分析,预测可疑流量或可能发生故障的设备

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为设备创建预测模型并提供预见性维护建议和计划,减少故障时间和发生几率,从而提高效率和降低成本

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视频

准备环境

创建MLS实例

创建项目

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