Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)上新啦|更強(qiáng)大、更智能、更穩(wěn)定！
2022-08-04 16:17:20
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Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的每一次發(fā)布，都以為用戶提供更加敏捷、高效、智能的分析應(yīng)用與支撐為目標(biāo)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供從數(shù)據(jù)采集、處理、建模分析、可視化應(yīng)用到成果統(tǒng)一管理的系統(tǒng)化方案。
Tempo平臺(tái)致力于為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供基礎(chǔ)支撐，為數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)掘提供技術(shù)保障，不僅是大數(shù)據(jù)分析工具，更是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的系統(tǒng)化能力平臺(tái)解決方案。
本次Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（簡(jiǎn)稱TempoAI）團(tuán)隊(duì)又帶來了那些新驚喜呢？容小編給您介紹一下~
三方模型
打造智能、開放的“算法模型倉庫”
實(shí)現(xiàn)多種類、跨版本模型快速管理應(yīng)用
數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，道阻且長，每個(gè)企業(yè)都有過很多不同模式的探索，有外采的成熟算法模型、有企業(yè)算法工程師、數(shù)據(jù)分析師自建的各種業(yè)務(wù)模型……這些模型都是企業(yè)非常重要的“知識(shí)資產(chǎn)”。
但是由于前期缺乏統(tǒng)一的AI技術(shù)規(guī)劃，這些不同時(shí)期、不同來源的模型可能采用不同技術(shù)路線、不同工具版本，成果之間難以兼容和繼承，新場(chǎng)景新應(yīng)用難以快速部署應(yīng)用……
別擔(dān)心！這些問題都交給“三方模型”來搞定，MATLAB、Python、R、SAS、GOLANG、Spark、Julia等7大常用數(shù)據(jù)建模工具、歷史版本模型均可實(shí)現(xiàn)“統(tǒng)一管理、部署與監(jiān)測(cè)”，最大化幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)歷史知識(shí)資產(chǎn)不流失，簡(jiǎn)化模型資產(chǎn)部署應(yīng)用成本，打造企業(yè)專屬“知識(shí)資產(chǎn)管理平臺(tái)”。
Python分布式編程
大數(shù)據(jù)集群賦能Python編程
代碼運(yùn)行效率提升3倍以上
Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)除了智能、便捷的拖拽式建模操作外，強(qiáng)大的擴(kuò)展編程能力也非常受“數(shù)據(jù)分析師”的歡迎，尤其是“Python編程”，是應(yīng)用最多的節(jié)點(diǎn)之一。
用戶使用python擴(kuò)展編程節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了一些個(gè)性化的處理和算法邏輯，但隨著數(shù)據(jù)量的增大、復(fù)雜場(chǎng)景的構(gòu)建，python編程的執(zhí)行效率無法滿足應(yīng)用需求。
“Python分布式編程”采用分區(qū)方式實(shí)現(xiàn)Python代碼分布式執(zhí)行，最大化利用大數(shù)據(jù)集群實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，減少單個(gè)計(jì)算所需要的時(shí)間，提升運(yùn)行效率。
經(jīng)客戶現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試驗(yàn)證，10萬行100列的數(shù)據(jù)表單，Python分布式計(jì)算要比原本Python編程性能提升3倍以上。同時(shí)采用大數(shù)據(jù)集群計(jì)算節(jié)點(diǎn)的算力，也能減少平臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器資源占用，降低用戶服務(wù)訪問的影響。
信號(hào)處理性能優(yōu)化
機(jī)器學(xué)習(xí)+信號(hào)處理新模式
海量數(shù)據(jù)計(jì)算性能更優(yōu)
美林?jǐn)?shù)據(jù)TempoAI創(chuàng)新引入的“機(jī)器學(xué)習(xí)+信號(hào)處理”模式，去年一經(jīng)推出，就得到工業(yè)客戶的大力認(rèn)可，在多個(gè)PHM項(xiàng)目中發(fā)揮重大價(jià)值和作用，進(jìn)一步加強(qiáng)了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景和效果。
本次進(jìn)一步提升“信號(hào)處理”的處理性能，通過技術(shù)創(chuàng)新和突破，實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理的分布式支持，數(shù)據(jù)處理可并行開展，同一模型集群模式性能較單機(jī)模式提升5倍以上。
除了以上新功能發(fā)布外，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)還結(jié)合用戶現(xiàn)場(chǎng)使用反饋，在產(chǎn)品性能、使用體驗(yàn)上不斷優(yōu)化，文件上傳功能加固，在性能和易用性上面持續(xù)提升，采用分片技術(shù)MB級(jí)數(shù)據(jù)上傳性能提升近10倍，GB級(jí)數(shù)據(jù)上傳提升5倍以上。
Tempo 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)在數(shù)據(jù)管理、算法增強(qiáng)、PMML等領(lǐng)域方面也持續(xù)進(jìn)行優(yōu)化和提升，只為給用戶提升更加強(qiáng)大、智能、穩(wěn)定的分析支撐。
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