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TempoAI——V5.0
时间:2020-05-26 16:00:00 浏览:
智能、敏捷、易用一直是Tempo大数据分析平台的核心研发理念!本次Tempo5.0版本的发布,就是最好的证明。我们在《TempoBI——V5.0》一文中,介绍并解读了Tempo 5.0中可视化分析(BI)的新功能。

那么,人工智能(AI)部分又有哪些新功能呢?优化了哪些操作呢?跟着小T一起了解一下


易上手

01、一键式建模,降低建模门槛,建模更智能

新增一键式建模功能,用户只需配置自动特征生成、选择及模型配置和自动择参、交叉验证相关参数及最优模型评估标准,节点运行成功后自动给出表现最佳的模型及相应的模型结果。
一键式建模

一键式建模大大提升了建模的自动化程度,进一步降低AI建模的门槛,建模更智能!
自动化程度

更便捷

01、自动特征,提升模型质量,提高建模效率

所谓特征工程,指的是将原始数据转变为模型的训练数据过程,目的是为了获取更好的训练数据特征。高质量的特征有助于提高模型整体的性能和准确性。

Tempo AI的自动特征功能,可以利用特征交叉,生成新特征,从而提升模型质量,提高建模效率。

Tempo AI自动特征功能

02、实时数据处理,提升数据处理效率

数据分为静态数据和流数据。

静态数据指的是企业为了支持决策分析而构建的数据仓库系统,其中存放的大量历史数据就是静态数据;流数据指的是近年来兴起的一种新的数据密集型应用,数据以大量、快速、时变的流形式持续传输。比如PM2.5检测、电子商务网站用户点击流、设备采集的实时数据等。

Tempo AI新增的流数据处理功能,可以实现对流数据的实时处理,大大提升数据运行效率。


TempoAI

更实用

01、评分卡模型,金融行业应用的利器

评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域,更是得到了广泛的使用。

所谓评分卡,是以分数的形式来衡量风险几率的一种手段,对客户未来一段时间内违约、逾期、失联概率的预测,通常评分越高越安全。

新增的评分卡模型,能够根据客户的多个特征对每个客户进行打分,从而对客户优质与否做出评判。

评分卡模型

模型建立后,我们还可以利用稳定度指标(PSI)监测模型的稳定性。

后续Tempo AI还将继续推出更多基于行业应用的算法模型,以满足不同行业的应用。


02、pyspark,支持大数据量下的扩展编程

Pyspark是Spark的python API,提供了使用python编写并提交大数据处理作业的接口。

Tempo AI新版本在python单机编程的基础上,增加了pyspark编程,从而实现使用Python扩展编程进行大数据分析,更好的与Tempo内置分布式算法整合应用。
pyspark

其他优化

为了进一步优化用户操作体现,Tempo 5.0对AI的一些功能细节还进行了优化,诸如:

流程节点注释器:用户可以给整个流程或者指定的节点增加注释,便于展示分析思路和备注信息;

优化小数据量计算效率:如果处理的数据量较小(1万条数据以下),可选择轻量模式,流程执行效率高;

流程版本管理:用户可以对流程的版本进行记录及回溯,提升用户体验;

成果列表:对任务进行统一管理,包括任务状态的统计、任务执行结果的统计、任务的批量操作、单个任务的内容查看、日志查看及各种操作管理。



Tempo 5.0关于AI的新功能就介绍到这里啦!有没有您感兴趣的点呢,欢迎来电互动~

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