丰富的算法组件库
联邦学习
种类齐全的模型库
支持主流学习框架
平台包含多种算法组件，支持超大规模样本、特征的计算，且支持自动调参和自定义算法，可适应不同行业建模需求
通过联邦学习做为基础设施拼接多方数据源，建立企业间数据合作的安全桥梁，实现企业效能和数据价值的充分释放。
支持多种主流学习框架: PySpark、Spark、Pycaffe、PyTorch、Tensorflow、XgBoost、MXNet 等，满足多种场景下的使用要求。
平台预置多种成熟的行业应用模型，充分实践且验证有效，可快速复制，加快AI应用快速落地。
数据接入
模型构建
模型管理
模型训练
模型部署
模型服务
AI应用
数据处理
一站式的人工智能分析与构建平台
为企业打造一站式、高性能、低门槛的分析建模平台

解锁AI，快速释放数据价值



低门槛建模，加速企业AI应用快速落地

低门槛易使用

全场景解决方案

应用快速落地

可视化训练模型体验
无需编码
无需AI专业技能
拖拽式操作快速完成AI模型构建
强大的机器学习能力
支持多种算法
构建多种应用模型
满足各行业客户业务需求

配置多种成熟的应用模型

反复验证优化满足行业特性

快速复用

AI应用快速落地

工程质检
安全生产
销量预测
异常监测
理赔识别

为工程制造类企业打造集数据管理、模型算法和模型管理等一站式模型构建的机器学习平台，全方位检测能提供更为完善的检测结果，不受工件位置或朝向的影响，能实现稳定检测。

工程质检

通过机器学习平台，将训练好的模型应用于安全生产场景中的各个具体业务环节中，如人脸识别、安全帽识别、烟火检测、边界入侵等，助力做好企业安全生产管理。

安全生产

对快消品门店供应链、营销、用户信息、订单信息、商品信息等相关数据深度分析，建立机器学习模型，进行全面的数据服务和分析看板，预测门店销量，优化采销业务。

销量预测

通过机器学习技术处理和分析海量的光纤信号数据，提升异常信号识别的效率，帮助能源型企业减少损失。

异常监测

使用机器学习方法，帮助保险公司进行非正常赔付报案案件识别，让理赔过程更快速高效。

理赔识别

应用场景

让数据创造真正的价值
U N L E A S H  T R U E  V A L U E  O F  D A T A