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機器學習就是人工智能的基礎服務

  • 在數知,你可以從0開始搭建機器學習服務

    數知機器學習包


    開放的!

    使用數知機器學習包可提升數據科學工作效率 - SHUZHI.AI機器學習的 Python 封裝包可以簡化創建點對點管道,讓開發者能夠針對各種領域構建和部署具有高 AI 質量的機器學習和深度學習模型,加速創建過程。


    基于現實業務或自身學習需要,你可以使用數知機器學習包,搭建自己的機器學習服務。當然,我們幫助您搭建,是更好的選擇。


  • 數知機器學習和深度學習矩陣

    基礎AI服務:數知機器學習服務提供自然語言理解、自動語音識別 、圖像識別、文本轉語音等AI訓練基礎服務。


    深度學習平臺:通過數知深度學習平臺,以得到靈活快速、高度可擴展的模型訓練體驗。同時,SHUZHI.AI大數據套件通過內存計算實現實時加速,以構建大規模彈性應用。


    AI基礎設施:神經網絡其中涉及增加大量模型的過程。SHUZHI.AI 實例提供功能強大的GPU計算能力,大幅縮短了計算時間。


  • 模型自調校服務

    解放算法工程師雙手


    在人工調校算法模型調校過程程序化的幫助下,無需人工深度推敲的常規任務可以實現自動化。服務可根據任務的模式、預先定義的標準和算法來決定一項任務是否需要人工互動的參與。這使更多的重要任 務無需人為干預就可以完成。


    事務性和分析性層面的技術經過合并,實時檢查任務模式。如果指令與預先定義的特征標準不符,則這些指令被列入“例外清單”,服務不會再做出過多分析。這是一個強大的變化,可以在事件發生后更有效地利用資源。


  • 數據結構化治理服務

    數知知識圖譜構建組件,整理了百科數據、表單數據、工商數據、專利數據、新聞資訊、自媒體文本等結構化或非結構化數據的結構化過程,讓開發者從瑣碎的數據治理過程中解脫出來,從而更加聚焦算法和業務進化。


    同時,我們開放了部分已經結構化了的文本、圖片和視頻數據,隨用隨取。


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