日本午夜免费一区二区,亚洲麻豆一区,国产伦精品一区二区三区千人斩,日韩高清电影一区

美林數據
ABOUT US
美林數據技術股份有限公司(簡稱:美林數據,NEEQ:831546)是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

Tempo人工智能平臺之智能學習模塊

2020-04-10 14:30:36
在數據驅動決策,數字化轉型的今天,越來越多的企業設立首席數據執行官以及數據分析科學家的角色,帶領一個團隊去完成數據的收集、存儲、傳輸以及分析任務,設計組織、協調、流程、技術實現及生產部署,其除了需要了解業務,定義分析方案,自動執行或優化流程外,更重要的在于其需要通過協同團隊來發掘創新及洞察,優化他們所創造的價值,這就需要在一個集成、協同的環境中去實現數據挖掘分析。
Tempo大數據分析平臺是一款專注大數據挖掘與可視化分析的業務增值工具,其采用數據流拖拽式的操作流程,結合CRISP-DM工業標準,以高性能計算技術、領先的數據挖掘算法、高維可視化分析技術、獨創DVL數據可視化語言技術為基礎,幫助用戶解決數據價值發掘和利用的問題,其強大的自學習功能更是為建模分析及優化模型提供了一種有效便捷的途徑。
 CRISP-DM數據挖掘流程
圖 1 CRISP-DM數據挖掘流程
在完成建模數據準備之后,需要依據數據建立模型時,通常會面臨算法選擇的問題,即選擇何種算法可能會取得較好的結果,一般的做法是依據經驗和算法特點來確定。而在選定算法后,面臨的第二個問題是如何設定算法的參數,通常默認的算法參數針對的一般的數據集,如公開的數據挖掘算法測試數據集,在針對具體的業務建模時,就需要多次實驗來確定一組相對較好的算法參數,整個過程耗時耗力。
選擇模型或算法時的困擾
圖 2 選擇模型或算法時的困擾
Tempo人工智能平臺的智能學習模塊為您提供一站式的解決方案,主要包括自動分類、自動擇參、交叉驗證和循環行四大部分。自動分類部分可實現分類模型的自動選擇,自動擇參可實現對算法最優參數的自動選擇,交叉驗證可實現對訓練模型泛華性能的評估,循環行可實現按特定字符字段分類處理或建模功能。
Tempo智能學習模塊
圖 3 Tempo智能學習模塊
其中自動分類能實現一個數據集的多種分類算法的一次性建模,并且內嵌自動擇參和交叉驗證等功能,確保在多種模型中選擇和推薦出最佳的模型,以實現模型的自動化和智能化學習。
自動分類流程示例
圖 4 自動分類流程示例
自動分類參數配置
圖 5 自動分類參數配置
自動分類洞察信息
圖 6 自動分類洞察信息
其中,自動擇參提供了一定范圍下的批量建模,在實際建模中,針對每個算法提供對應的一批參數和這些參數的多個取值,算法對這些參數及其取值進行組合,并通過循環執行組合內的值,挑選出表現最佳的模型。平臺中調參的方法包含grid和list,grid是僅支持數值型參數,并提供如線性尺度、對數尺度等變換方式,list除了支持數值型參數調參外,還支持對字符型參數。模型洞察信息中包含最終選擇的算法最有參數及模型結構相關信息,便于后續模型調優及應用部署。
自動擇參流程
圖 7 自動擇參流程示例
自動擇參內部流程及參數配置
圖 8 自動擇參內部流程及參數配置
自動擇參結果洞察信息
圖 9 自動擇參結果洞察信息
交叉驗證是一種用來驗證模型性能的統計分析方法,基本思想是:將原始數據進行分組,一部分作為訓練集,一部分作為驗證集,首先用訓練集對分類器進行訓練,再利用驗證集來測試訓練得到的模型,以此作為評價模型的性能指標。過程中不僅考慮了訓練誤差,同時也考慮了泛化誤差,有助于從某些候選模型中選擇最適合某個學習問題的模型,使得模型在偏差和方差之間找到最佳的平衡點。Tempo平臺中實現的方法為K折交叉驗證法,假設指定驗證次數為k,則意味著將原始樣本分為k份,將每份子集數據分別做一次測試驗證集,其余的k-1組子集數據作為訓練集,這樣會得到k個模型,將這K個模型的預測結果分別相加,作為此分類模型的匯總混淆矩陣,并由匯總混淆矩陣得出指定參數下該模型的正確率、召回率等性能指標。模型洞察信息中包含各模型的混淆矩陣及正確率信息和最終模型對于整體數據的正確率。
交叉驗證流程示例
圖 10 交叉驗證流程示例
交叉驗證內部流程及參數配置
圖 11 交叉驗證內部流程及參數配置
交叉驗證結果洞察信息
圖 12 交叉驗證結果洞察信息
另,Tempo人工智能平臺提供了循環行功能,可實現根據指定的字符型屬性的不同取值,將數據集分群,各分群數據集分別執行循環行中的任務(數據讀取、數據處理、建模、評估等),如支持將全國銷售數據分區域進行缺失值處理,華北/華南區域中某城市銷售額存在空值的,則用華北/華南區域各城市銷售額均值填充處理。將其結合平臺的自學習功能可實現更為復雜場景的建模,為用戶有效便捷地實現企業價值發掘提供更有力的支持。
循環行流程示意
圖 13 循環行流程示例
循環行內部流程及參數配置
圖 14 循環行內部流程及參數配置
循環行結果洞察信息
圖 15 循環行結果洞察信息
 
關于Tempo大數據分析平臺
Tempo大數據分析平臺是一款集數據接入、數據處理、數據挖掘、數據可視化、數據應用于一體的軟件產品。它秉持“智能、互動、增值”的設計理念,面向企業級用戶提供自助式數據探索與分析能力,為企業提供從BI到AI的一體化數據分析與應用解決方案。
 

服務熱線
400-608-2558
咨詢熱線
15502965860-
美林數據
微信掃描二維碼,立即在線咨詢
日本午夜免费一区二区,亚洲麻豆一区,国产伦精品一区二区三区千人斩,日韩高清电影一区
免费久久99精品国产自在现线| 国产精品夜夜夜| 久久av网址| 久久一区欧美| 国产精品啊v在线| 国产中文一区| 丝袜a∨在线一区二区三区不卡| 亚洲一区二区三区四区电影| 欧美精品影院| 国内精品麻豆美女在线播放视频| 日韩国产欧美| 蜜臀久久久久久久| 国产精品天天看天天狠| 麻豆国产欧美日韩综合精品二区| 福利欧美精品在线| 国产一区观看| 日韩精品久久久久久久软件91| 国产精品1区| 久久精品影视| 噜噜噜躁狠狠躁狠狠精品视频| 日韩欧美在线精品| 国产在线观看91一区二区三区 | 欧美日中文字幕| 中文在线日韩| 国产精品不卡| 亚洲一区二区三区久久久| 久久xxx视频| 91精品电影| 国产精品亚洲四区在线观看| 久久婷婷亚洲| 久久精品xxxxx| 久久国产免费| 日本不卡视频在线观看| 红杏一区二区三区| 老色鬼久久亚洲一区二区| 久久xxx视频| 美女日韩在线中文字幕| 国产精品九九| 亚洲欧美日韩综合国产aⅴ| 欧美成人精品一级| 免费视频最近日韩| 日韩成人三级| 日本欧美一区| 99久久激情| 欧美日韩亚洲一区三区| 自拍日韩欧美| 国产一区二区三区天码| 免费在线成人网| 亚洲美女久久精品| 久久国产免费看| 99成人在线| а√天堂8资源在线| 欧美亚洲福利| 最新国产拍偷乱拍精品| 国产精品久久久久久久久妇女| 亚洲精品进入| 国产亚洲一级| 91tv亚洲精品香蕉国产一区| 国产精品网站在线看| 亚洲影院天堂中文av色| 久久中文字幕av一区二区不卡| 麻豆久久久久久久| 日韩精品福利一区二区三区| 性欧美69xoxoxoxo| 亚洲精品在线影院| 成人在线免费观看网站| 国产情侣一区| 日韩精品久久久久久| 亚洲一区中文| 激情欧美一区| 色婷婷精品视频| 精品久久福利| 欧美a级一区二区| 欧美日本精品| 国产乱码精品一区二区亚洲| 日本va欧美va瓶| 午夜电影一区| 综合一区在线| 免费成人在线视频观看| 在线亚洲免费| 六月丁香综合| 日韩中文字幕亚洲一区二区va在线 | 中文字幕色婷婷在线视频| 你懂的国产精品永久在线| 国产日产高清欧美一区二区三区 | 日本亚州欧洲精品不卡| 蜜桃久久久久久| 亚洲精品九九| 日韩精品视频在线看| 91成人福利| 国产精品啊v在线| 国产一区二区色噜噜| 成人精品高清在线视频| 日韩激情精品| 国产欧美综合一区二区三区| 国产精品久久久久久久久久齐齐| 欧美三级第一页| 欧美精品三级在线| 国产精品欧美在线观看| 国产精品久久久一区二区| 国产精品2区| 日韩国产在线| 精品中文一区| 亚洲一级在线| 日韩中文字幕| 国产精品一区二区av日韩在线 | 国产日韩一区二区三区在线| 国产欧美精品| 黑人精品一区| 国产精品毛片| 蜜臀av性久久久久蜜臀aⅴ四虎| 水蜜桃久久夜色精品一区的特点| 日韩一区欧美二区| 亚洲香蕉视频| 国产精品一区亚洲| 麻豆理论在线观看| 黄色成人在线网址| 日本aⅴ亚洲精品中文乱码 | 天堂网在线观看国产精品| 国产亚洲精品自拍| 国产精品一区二区99| 亚洲涩涩在线| 奶水喷射视频一区| 青草国产精品| av高清一区| 中文字幕成人| 国产不卡av一区二区| 91成人超碰| 国产欧美日韩一区二区三区四区 | 首页国产欧美日韩丝袜| 日韩黄色在线观看| 日韩欧美在线中字| 亚洲日产国产精品| 精品国产aⅴ| 国产字幕视频一区二区| 日本成人中文字幕| 久久久久久久久丰满| 日本亚洲视频在线| 四虎成人av| 亚洲精品麻豆| 日韩欧美一区二区三区在线视频| 亚洲日韩视频| 日韩av免费| 欧美日韩视频免费看| 久久一区二区中文字幕| 国产精品一区二区三区av| 日本精品影院| 日本亚州欧洲精品不卡| 韩国精品主播一区二区在线观看| 男女激情视频一区| 日本国产精品| 国产精品成人自拍| 国产精品老牛| 日韩啪啪电影网| 国产女人18毛片水真多18精品| 亚洲国内精品| 精品国产亚洲日本| 亚洲五月综合| 国产91一区| 成人午夜亚洲| 久久精品97| 老牛影视一区二区三区| 欧美aa一级| 国产精品一区二区免费福利视频| 欧美亚洲激情| 成人精品久久| 国产精品2023| 青青青国产精品| 黄色亚洲精品| 天堂а√在线最新版中文在线| 日韩不卡在线观看日韩不卡视频| 99日韩精品| 日韩欧美精品一区| 久久影院一区二区三区| 亚洲精品日韩久久| 日韩一区二区免费看| 久久婷婷av| 九九色在线视频| 一区二区三区四区日本视频| 国产极品嫩模在线观看91精品| 亚洲精品自拍| 亚洲综合图色| 中文视频一区| 蜜臀av性久久久久蜜臀aⅴ四虎| 国户精品久久久久久久久久久不卡| 国产精品毛片久久| 国产一区二区亚洲| 久久午夜影院| 国产精品久久亚洲不卡| 欧美一级网站| 国产免费久久| 国产精品亚洲综合在线观看| 日韩精品一区二区三区av| 亚洲影视一区| 免费在线看一区| 中文字幕一区二区精品区| 蜜臀久久久久久久| 日韩在线观看中文字幕| 亚洲精品高潮| 亚洲18在线|