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AI产品一升级
总会让人措手不及
因为每次升级后
功能不要太强大哦！
DataCanvas APS机器学习平台发布3.1版本，直击企业系统资源无法统一调配，数据、算法、模型成果难复用，不同岗位、不同技术栈人员协同工作成本高，建模环境搭建太复杂，基于大规模数据的模型训练需求无法满足，AI建模人员能力和专业背景要求极高，模型生命周期无法高效管理等痛点。
通过深度共情客户需求、体察用户使用反馈，结合行业趋势，平台新版本功能在此前基础上全面优化。功能之强大，让我们来一睹为快！
One-Stop Service
DataCanvas APS机器学习平台的一站式服务，能够让用户在同一平台上选用工具、调配资源、编辑算法、模型计算、协同管理，便于团队协作、数据资产管理，直接节约时间和人力成本、提升团队效能。
机器学习开放平台
开放式模型服务层，开放式自动建模框架，可视化工作流……相对于仅提供有限的机器学习框架和算法模块支持的部分开放平台，DataCanvas APS机器学习平台拥有六大开放层，自下而上全面开放，是完整的机器学习PaaS平台。
全生命周期管理
DataCanvas APS机器学习平台的AI建模功能覆盖数据接入、数据分析、数据加工、模型训练、模型评估、模型发布和模型服务等环节，完美实现数据模型的全生命周期管理。
数据接入
DataCanvas APS支持多源异构数据接入，支持关系型数据库、分布式系统、MPP数据库和流式等各类数据源，以及结构化、半结构化和非结构化（文本、图片、音频、视频等）等各类结构的数据接入，并支持多源异构数据混合加工处理。
同时，利用并行化分布式技术提升数据接入速度、利用列式存储和压缩技术提高数据读写性能并优化存储空间，实现数据接入的高性能和无缝透明。
数据分析
DataCanvas APS内置分布统计、质量特种、统计特征分析、洛伦兹曲线、卡方验证、相关系数等数十种分析工具，并支持开发自定义数据分析模块，灵活度极强。
此外，数据分析全程可视化，不管是数据集管理、数据探索、分析模块调试结果，还是工作流中数据集、工作流的数据结果、自动建模特征分析和资产管理，都通过可视化效果展现，清晰简洁、一目了然。
数据加工
DataCanvas APS除了支持数据交互式探索和加工（支持多种数据加工算子，支持交互式、无编码的数据加工，无缝集成Python、R、SQL等脚本语言），还具备加工后数据集回写、分布式数据加工引擎、数据集血缘关系查询等高级特性，保证海量多源异构数据的处理能力。
模型训练
DataCanvas APS支持各类机器学习算法模型和神经网络模型，支持单机、分布式、混合模式等模型训练方式，支持CPU和GPU加速。
独有的“三位一体”建模方式，满足数据科学家编码建模、数据工程师拖拽式建模、业务分析师自动机器学习建模需求，不同知识背景的用户不仅可以在平台上选择合适的方式建模，还可与团队成员协作加速建模。
模型评估
在模型评估环节，二分类模型、二分类模型图表、回归模型、多分类模型等评估指标，助力用户对模型进行有效评估。
此外，通过可视化的相同算法多次训练结果的评估对比、不同算法训练结果对比、评估指标对比、特征对比、超参数对比等多纬度交叉对比，将模型逐渐优化，完成高可用、高性能的数据模型。
模型服务发布
在经过一系列准备和调试工作后，数据模型将在此环节一键发布上线。DataCanvas APS继续在此环节提供包括支持模型批量预估、同模型多版本同时在线等服务，并支持模型上线审核、服务资源监控、在线模型指标监控等服务管理。
建模功能更强大、交互体验更流畅的DataCanvas APS机器学习平台，作为DataCanvas九章云极的核心产品，在历经团队精心打磨后，以崭新的面貌呈现，将为企业用户数据模型资产管理、AI转型节能提效，加速AI落地。
最后，
祝为数据科学倾力付出的小伙伴们，
节日快乐！
节
日
快
乐
毕竟，有AI坐阵，
数据科学家们可以放心休假了
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