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

使用标准版进行数据分析与建模,费用低至¥0.53/小时 起

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产品优势
  • 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

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

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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

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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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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

  • 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

  • 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

拖拽式工作流

  • 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

  • 快速得到最终结果

    配合可视化功能快速迭代收敛得到最终结果,并可将模型部署到离线生产环境中

丰富的可视化

  • 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

  • 预置机器学习算法

    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

模型全周期管理

  • 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

预置机器学习算法

  • 分布式机器学习算法库

    大规模分布式计算提高计算效率,让模型在大数据集上进行训练从而得到更精确的结果

  • 自动化数据探查及参数调优

    对数据进行数据探查得到数据类型及各种统计值,对逻辑回归和线性回归可自动化参数调优

使用指南

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