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同盾機器學習平臺正漸漸跨入業(yè)內(nèi)先進行列

倩倩 ? 來源:同花順財經(jīng) ? 2020-04-15 17:29 ? 次閱讀

日前,同盾智能風控機器學習平臺中標中國銀聯(lián),再次與行業(yè)標桿客戶取得合作。機器學習平臺是同盾產(chǎn)品譜系中較為新興的一員,問世將近兩年的時間內(nèi)實現(xiàn)了多輪的迭代升級,不僅技術(shù)能力突飛猛進,同時客戶生態(tài)也體系日臻豐富。接連與中國銀聯(lián)、杭州銀行、晉商銀行、浙江民泰銀行、中銀消費金融等重量級客戶牽手,同時也已經(jīng)同浙江大學達成機器學習平臺戰(zhàn)略合作,支持其對AI前沿技術(shù)的探索,開創(chuàng)了多個“首次”,同盾機器學習平臺正漸漸跨入業(yè)內(nèi)先進行列。

面向全行業(yè)的全棧式機器學習服務(wù)平臺

同盾機器學習平臺是是同盾面向全行業(yè)的全棧式機器學習服務(wù)平臺,擁有標準化的機器學習模型全生命周期管理,致力于幫助加速企業(yè)的數(shù)字化與智能化轉(zhuǎn)型。

這是基于同盾上萬個客戶服務(wù)經(jīng)驗、機器學習模型全生命周期管理能力以及強大的數(shù)據(jù)分析能力,而開發(fā)出的新一代通用級機器學習平臺。

同盾機器學習平臺構(gòu)建在同盾DC(DataComput)計算平臺之上,具體包括數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型訓練、模型部署、模型監(jiān)控、模型演進六個流程,完成整個模型生命周期管理的閉環(huán)。

隨著生態(tài)系統(tǒng)不斷擴容,同盾機器學習平臺商用化、產(chǎn)業(yè)化的速度顯著提升,應(yīng)對復(fù)雜場景下的數(shù)據(jù)挖掘、特征工程、建模、監(jiān)控和決策等需求,正在協(xié)助企業(yè)打造全流程智能決策中心,實現(xiàn)AI能力的規(guī)模落地。

同盾機器學習平臺讓AI更普惠

機器學習平臺整體框架有同盾基礎(chǔ)設(shè)施CPU/GPU分布式計算集群保障,底層的數(shù)據(jù)域是基于同盾的大數(shù)據(jù)平臺,中間層的計算域除了常規(guī)的spark計算引擎,還包括深度學習、深度學習、圖計算引擎等。功能域方面通過算法市場、學習流、模型平臺、模型監(jiān)控、模型部署等功能,實現(xiàn)整個機器學習全生命周期的流程打通。

百億級數(shù)據(jù)處理能力

同盾模型的訓練和運行,數(shù)據(jù)量都是十億、百億級別,龐大的數(shù)據(jù)處理需求,使得同盾機器學習平臺具有超大規(guī)模的分布式存儲、建模和計算能力。平臺不僅可以從海量數(shù)據(jù)中進行特征衍生和特征工程,還可以應(yīng)對高維特征,上億維度的特征訓練,進行高效運行計算,挖掘商業(yè)價值。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流程多是采用離線方式,同盾機器學習平臺80%的數(shù)據(jù)處理基本上都是準實時的,使得機器學習訓練結(jié)果能實時反饋到業(yè)務(wù)流程,實現(xiàn)企業(yè)的智能決策。

支持100+算法

同盾機器學習平臺擁有完整的算法庫,包括有監(jiān)督學習,決策樹、邏輯回歸、隨機森林深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);半監(jiān)督學習,Constrained K-Means、PU-learning;無監(jiān)督學習,高斯混合、知識圖譜、KNN、DBSCAN等100多種算法。

適配最廣泛應(yīng)用群體

同盾機器學習平臺應(yīng)用不限企業(yè)類型,如銀行、保險、電信、物流、醫(yī)藥等等,用戶角色不僅可以面向算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘分析師等專業(yè)數(shù)據(jù)算法專家,還可以服務(wù)運營人員、市場人員、開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)工程師、運維人員等。不僅僅是構(gòu)建企業(yè)AI應(yīng)用、監(jiān)管、公司戰(zhàn)略等需求采購機器學習平臺的企業(yè)、高?;蜓芯繖C構(gòu),還可以向?qū)W生或者AI興趣愛好者,如為開設(shè)AI課程的院校、算法大賽提供建模平臺。

為了適配所有群體,Web UI設(shè)計風格簡潔,省去了繁瑣的公式和復(fù)雜的代碼邏輯,即便是毫無技術(shù)能力和經(jīng)驗的用戶,也能在簡單指導后輕松上手,構(gòu)建自己的任務(wù),使得機器學習的門檻大大降低。

同盾機器學習平臺以破解企業(yè)AI落地痛點為目標,形成了獨有的競爭優(yōu)勢:1、提供AI應(yīng)用開發(fā)集群控制、任務(wù)調(diào)度、高效利用計算資源、模型部署、運維監(jiān)控等底層功能,使算法合作伙伴專注于模型算法的開發(fā);2、高效實現(xiàn)深度學習的大規(guī)模分布式訓練,解決深度學習的算力瓶頸;3、友好的SDK接口和IDE交互式開發(fā)環(huán)境,降低建模門檻,方便算法合作伙伴的算法模型開發(fā);4、提供豐富的標準機器學習模型庫,內(nèi)置100多種算子,貨架選?。?、實現(xiàn)團隊角色高效協(xié)作:通過統(tǒng)一和高效的平臺系統(tǒng),將以往分散和割裂的數(shù)據(jù)、場景、模型納入到同一個生態(tài)中,實現(xiàn)業(yè)務(wù)負責人、數(shù)據(jù)工程師、開發(fā)工程師、運維工程師之間的高效協(xié)作。

全新升級三大亮點

經(jīng)過了多個版本的迭代,新一代機器學習平臺在基礎(chǔ)設(shè)施、分布式計算能力、應(yīng)用性能上完成了全新一輪的升級,升級后的機器學習平臺集中展現(xiàn)出三大亮點。

亮點一:Turing-Acc

構(gòu)建基于PS架構(gòu)的大規(guī)模分布式機器學習,解決海量數(shù)據(jù)和大模型計算的算力瓶頸問題,相較目前spark架構(gòu),主要算法性能有10倍左右提升。

亮點二:數(shù)據(jù)流加速

Ring-AllReduce分布式通訊框架,可達到隨gpu數(shù)幾乎線性加速的效果。

自研數(shù)據(jù)流加速技術(shù),較主流開源深度學習框架(tensorflow等)讀入數(shù)據(jù)速度提升5倍。

亮點三:自動化機制

自動化機制最大化滲透到機器學習建模過程中的每個環(huán)節(jié),降低機器學習的使用門檻,提升建模效率。自動化方面突出的兩個環(huán)節(jié):

智能推理管道:機器學習有特征工程、模型選擇、超參調(diào)節(jié)等多個環(huán)節(jié),每個環(huán)節(jié)存在多種方案選擇。構(gòu)建基于強化學習的機器學習管道機制,自動選擇較優(yōu)的組合方式,大幅節(jié)省建模人員的實驗時間。

自動特征工程:能基于關(guān)系性數(shù)據(jù)、圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)等多種異構(gòu)類型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),自動抽取和衍生出超大規(guī)模的高階語義特征和隱語義特征,大幅提升模型效果。

同盾科技是國內(nèi)智能風控與分析決策服務(wù)提供商,作為一家技術(shù)驅(qū)動型企業(yè),人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)分析能力是流淌在同盾血液中的天然養(yǎng)分,以人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)三大技術(shù)體系為核心驅(qū)動力,同盾機器學習平臺集多種創(chuàng)新技術(shù)于一身,它的問世不僅進一步夯實了同盾科技的技術(shù)壁壘,也為日后更深層次的技術(shù)探索打下了良好基礎(chǔ)。

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