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应用场景
  • 图像检测

    图片从服务器上传到大数据平台后,通过TDinsight对图片进行裁剪、格式转换等数据预处理,并采用 Faster R-CNN 或其他算法进行图象检测的模型训练,优化参数直至最优。训练完毕的模型可用于其他图片的图像检测预测,判断图像物品的基本属性。
    TDinsight的图片检测结果可广泛应用于公安领域的网络鉴黄、反恐的高危行为检测、嫌疑人特征检测,广告推荐领域的新商品识别、相似商品推荐,智能交通领域的车辆识别、行人识别、自动驾驶等场景。

  • 用户行为预测

    把应用服务器上的用户行为日志实时地同步到大数据平台中,采用TDinsight对用户行为或其他日志进行数据清洗等预处理,并采用 Scale 等特征工程技术处理后的特征信息进入模型训练环节,训练完毕的模型将会被保存于大数据平台中,以便于进行用户行为的预估。业务人员可以根据用户行为的预估结果,选择策略以进行低活跃度用户召回、用户流失原因分析、推广活动效果评估等动态运营。

  • 精准营销

    用户行为日志数据同步到大数据平台后,算法工程师和数据分析师可以使用TDinsight对用户行为数据进行预处理,并进行特征提取和特征组合衍生,进入模型训练环节。经过 MLP 训练完毕的模型将会被保存于大数据平台中,用于广告点击率和广告投放的预估。DSP 服务商可以在精准营销系统中采用预测结果,预估广告点击率,进行精准广告投放,以提升有限流量的无限价值。

  • 自然语言处理

    通过将词映射至连续的向量空间,克服表达的稀疏性,进而有效地表达词汇,度量语义关系。TDinsight提供了基于 Skip-gram 的词向量模型,编码好的词向量可用于广泛应用于自然语言处理场景,输出的词向量用作词性分析、聚类、同义词等。

核心优势
  • 算法全面

    集成机器学习和深度学习领域的主流算法,允许用户集成自有的算法。

  • 集成性

    与大数据存储和分布式计算能力无缝对接,可轻松闭环完成海量数据的存储和分析挖掘。

  • 全流程

    集模型训练、预测、部署的功能于一体,提供公共数据集和业界模型,助力用户快速释放数据价值。

  • 操作简便

    一站式简化用户对算法的接口调用、可视化、参数调优等自动化任务管理。

  • 灵活性

    调度方式多样化,支持多实例并发和参数循环调节,助力算法工程师和数据科学家快速调出最佳参数。

  • 深度学习

    支持 TensorFlow、Caffe、Torch 三大主流深度学习框架,在支持自定义算法的同时,还提供常用深度学习模型,即拖即用。

产品功能
  • 智能贴心的用户体验
    TDinsight前端基于Bootstrap和jsPlumb 框架开发,其理念在于通过良好的交互设计和合理的色彩搭配,打造无线应用时代的极致用户体验。TDinsight中的实体关系非常简约,包括工程、任务流、节点。一个工程是由多个任务流组成,一个任务流有多个实例并行运行。任务流中的每个节点是最小的单元,通过拖拽而产生,连接形成任务流。TDinsight采用扁平化管理,以人为核心,支持协作和分享。
  • 拖拽式任务流设计
    通过可视化拖拽组合操作,组成变化万千的任务流,大数据和小模型在其之间流动,无缝融合。这种所见即所得的方式,能够让算法工程师和数据科学家,以最自然的流方式来思考,无论是从数据的角度,还是模型的角度。
  • 支持各种机器
    学习框架
    TDinsight提供完整的机器学习框架支持,包括Python、R、Spark、Spark Streaming、Mariana(Caffe)、TensorFlow、XGBoost等。在同一任务流中,可以执行多种框架,如先用Spark处理特征,再用XGBoost分类,最后用搭配Python的可视化。
  • 灵活多变的运行模式
    TDinsight是基于流的方式来驱动,提供灵活多变的运行模式。支持根据资源和数据量灵活切换并行和串行的执行方式;支持日、小时、分钟三种周期调度,引用Spark Streaming来做流式模型训练,提供作业监控和自动重启功能,实现7*24小时的模型训练效果;支持外部驱动和循环变参,与其他平台进行良好的互动,作为后台支撑进行模型训练和使用,在配置流程和指定参数范围后,可以产生多个参数组合并运行。
  • 内置丰富的
    机器学习算法
    TDinsight内置多种算法库,包括基于Spark的MLlib封装的机器学习算法库、图算法库、深度学习算法库(如CNN、DNN、RNN等)。除了既有算法,TDinsight还允许用户集成自有的算法。
  • 强大的团队协作
    和分享
    TDinsight提供工程分享、作业收藏、算法发布等团队协作功能,从而实现团队合作开发复杂算法模型的需求。
  • 方便快捷的
    效果可视化
    TDinsight支持ROC & AUC和直方图两种可视化算法。支持悬浮式查看,只要鼠标移过该成功节点,就弹出结果,无需点击,方便快速查看多个模型。基于Python和PySpark打造而成,代码量少,效果鲜明活泼,互动性强。
  • 多集群调度
    TDinsight支持多个集群调度,并支持全局、任务流、节点三个级别。同一个任务流中的不同节点,都可以根据数据量的大小和特点,选择不同框架和算法,运行在不同的集群上,并通过共享的存储,来达到数据和模型的流转的目的,最大化的灵活利用大数据平台的计算和存储能力。
知识库
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  • 06.26 工信部:推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合
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    智慧城市建设离不开数据统计和支持,大数据成为实现智慧城市落地的关键所在。大数据主要来源于政府、企业、网络与开源数据,大数据具有“自我思考”能力,只有借助大数据才能整体完善智慧城市的“智慧”。
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