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              Machine Learning

              機器學習平臺

              KML(Kingsoft Cloud Machine Learning)一款專注傳統機器學習場景的一站式數據科學平臺,支持多種開發方式、支持主流的機器學習算法,結合Spark集群提供分布式內存計算的強大性能,為用戶提供模型開發、模型訓練、模型部署等一站式機器學習服務
              核心優勢
              產品功能
              產品架構

              核心優勢

              多樣化開發方式

              支持拖拽式、notebook兩種開發方式,根據用戶使用習慣,可快速進行模型開發

              豐富的算法支持

              內置豐富的算法,覆蓋從數據導入、處理、特征工程、模型訓練、評估、導出等AI模型開發需求

              高效便捷可視化

              提供了豐富的可視化功能,通過數據可視化,讓用戶高效直觀的了解數據的全貌。通過模型可視化,可直觀方便的辨別模型的質量,判斷優化方案

              快速分布式訓練

              支持基于Spark的分布式訓練和單機訓練,用戶可根據使用場景快速切換,極大提升訓練效率

              產品功能

              基于可視化workflow模型開發

              傳統過編程進行建模的方式門檻高、不直觀,業務分析人員很難快速上手。可視化workflow將模型訓練全流程用簡單、明了、可視化的方式進行展示,無需進行代碼調試,通過簡單的托拉拽即可完成建模

              基于notebook的交互式模型開發

              KML同樣支持通過notebook交互式建模,并內置King-SDK,可覆蓋從數據導入-數據處理-模型創建-模型評估-模型注冊-模型部署 一站式AI服務流程

              算法庫

              KML內置豐富的算法資源,覆蓋常用的99%的算法資源,包括數據導入、處理、特征工程、模型訓練、評估、導出等AI模型開發需求

              模型評估體系

              KML設立了全面的、多維度的模型評估體系,用直觀的圖像將模型的各類評估指標進行全面的展示,大幅提升模型效果評估的效率

              多學習引擎集成

              KML集成了多種機器學習引擎,包括、spark、R、python等用戶可選擇適宜的引擎進行快速開發

              豐富的行業模板及示例

              KML內置豐富的行業工作流模板,通過替換數據可快速的進行業務的預研

              協作及共享

              支持團隊協作開發;支持數據、模型、workflow、notebook模塊共享,避免重復性工作,進行知識沉淀

              產品架構

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