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產(chǎn)品功能

回歸預測(cè)

用於連續(xù)值預測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，並融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預測(cè)精度


分類(lèi)預測(cè)

用於離散值的預測(cè)，如：不同類(lèi)別或標(biāo)籤；基於任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類(lèi)模型並基於動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預測(cè)性能

時(shí)間序列預測(cè)

利用過(guò)去數(shù)據(jù)預測(cè)未來(lái)趨勢(shì)；可基於時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特徵工程，來(lái)提升時(shí)間序列類(lèi)任務(wù)的精度


異常檢測(cè)

用於預測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特徵分布規(guī)律來(lái)建立基準(zhǔn)模型，可融合多個(gè)基準(zhǔn)模型提升預測(cè)精度並減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況

應(yīng)用場(chǎng)景

應(yīng)用場(chǎng)景

場(chǎng)景化AI案例，AI落地零門(mén)檻

場(chǎng)景化AI案例，AI落地零門(mén)檻

工藝指標(biāo)預測(cè)

工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程工藝指標(biāo)的預測(cè)，例如水泥迴轉(zhuǎn)窯質(zhì)量預測(cè)、煤礦洗選煤精煤灰分預測(cè)

銷(xiāo)售預測(cè)

結(jié)合歷史銷(xiāo)量、商品信息、時(shí)間特徵等進(jìn)行商品級(jí)別的銷(xiāo)量預測(cè)；支持不同門(mén)店，多種商品的銷(xiāo)量實(shí)時(shí)預測(cè)

財務(wù)異常檢測(cè)

根據(jù)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息進(jìn)行分析，挖掘潛在的財務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

  • 基於數(shù)據(jù)元特徵的任務(wù)理解

    通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)元特徵進(jìn)行建模，得到更準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)一步優(yōu)化解決方案，提高模型能力。

    通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)元特徵進(jìn)行建模，得到更準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)一步優(yōu)化解決方案，提高模型能力。

  • 自適應(yīng)基模型搜索推薦

    基於下遊任務(wù)數(shù)據(jù)集的元特徵，可通過(guò)預訓(xùn)練的搜索推薦模型，得到更適配的預處理方式和基模型集合。

    基於下遊任務(wù)數(shù)據(jù)集的元特徵，可通過(guò)預訓(xùn)練的搜索推薦模型，得到更適配的預處理方式和基模型集合。

  • 動(dòng)態(tài)圖驅動(dòng)的模型融合

    通過(guò)動(dòng)態(tài)圖對(duì)選擇的基模型輸(shū)出結(jié)果進(jìn)行融合，得到基模型的最佳融合方式，進(jìn)一步提升任務(wù)性能。

    通過(guò)動(dòng)態(tài)圖對(duì)選擇的基模型輸(shū)出結(jié)果進(jìn)行融合，得到基模型的最佳融合方式，進(jìn)一步提升任務(wù)性能。

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