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美林数据技术股份有限公司(简称:美林数据,NEEQ:831546)是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商。

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Tempo机器学习平台上新啦|更强大、更智能、更稳定!

2022-08-04 16:17:20
Tempo大数据分析平台的每一次发布,都以为用户提供更加敏捷、高效、智能的分析应用与支撑为目标,为企业数字化转型提供从数据采集、处理、建模分析、可视化应用到成果统一管理的系统化方案。
Tempo平台致力于为企业数字化转型提供基础支撑,为数据价值发掘提供技术保障,不仅是大数据分析工具,更是企业数字化转型数据治理、数据分析与应用的系统化能力平台解决方案。
本次Tempo机器学习平台(简称TempoAI)团队又带来了那些新惊喜呢?容小编给您介绍一下~


三方模型
打造智能、开放的“算法模型仓库
实现多种类、跨版本模型快速管理应用

数据分析应用,道阻且长,每个企业都有过很多不同模式的探索,有外采的成熟算法模型、有企业算法工程师、数据分析师自建的各种业务模型……这些模型都是企业非常重要的“知识资产”。
但是由于前期缺乏统一的AI技术规划,这些不同时期、不同来源的模型可能采用不同技术路线、不同工具版本,成果之间难以兼容和继承,新场景新应用难以快速部署应用……
别担心!这些问题都交给“三方模型”来搞定,MATLAB、Python、R、SAS、GOLANG、Spark、Julia等7大常用数据建模工具、历史版本模型均可实现“统一管理、部署与监测”,最大化帮助企业实现历史知识资产不流失,简化模型资产部署应用成本,打造企业专属“知识资产管理平台”。
算法模型仓库
 
算法模型仓库
算法模型仓库
算法模型仓库

Python分布式编程
大数据集群赋能Python编程
代码运行效率提升3倍以上


Tempo机器学习平台除了智能、便捷的拖拽式建模操作外,强大的扩展编程能力也非常受“数据分析师”的欢迎,尤其是“Python编程”,是应用最多的节点之一。
用户使用python扩展编程节点实现了一些个性化的处理和算法逻辑,但随着数据量的增大、复杂场景的构建,python编程的执行效率无法满足应用需求。
“Python分布式编程”采用分区方式实现Python代码分布式执行,最大化利用大数据集群实现并行计算,减少单个计算所需要的时间,提升运行效率。

Python分布式编程

经客户现场测试验证,10万行100列的数据表单,Python分布式计算要比原本Python编程性能提升3倍以上。同时采用大数据集群计算节点的算力,也能减少平台应用服务器资源占用,降低用户服务访问的影响。
Python分布式编程


信号处理性能优化

机器学习+信号处理新模式
海量数据计算性能更优

美林数据TempoAI创新引入的“机器学习+信号处理”模式,去年一经推出,就得到工业客户的大力认可,在多个PHM项目中发挥重大价值和作用,进一步加强了工业大数据分析场景和效果。

本次进一步提升“信号处理”的处理性能,通过技术创新和突破,实现信号处理的分布式支持,数据处理可并行开展,同一模型集群模式性能较单机模式提升5倍以上。
机器学习+信号处理新模式
机器学习+信号处理新模式
除了以上新功能发布外,产品团队还结合用户现场使用反馈,在产品性能、使用体验上不断优化,文件上传功能加固,在性能和易用性上面持续提升,采用分片技术MB级数据上传性能提升近10倍,GB级数据上传提升5倍以上。
Tempo 机器学习平台在数据管理、算法增强、PMML等领域方面也持续进行优化和提升,只为给用户提升更加强大、智能、稳定的分析支撑。
Tempo大数据分析平台
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