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    1. 美林數據
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      美林數據技術股份有限公司(簡稱:美林數據,NEEQ:831546)是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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      Tempo機器學習平臺上新啦|更強大、更智能、更穩定!

      2022-08-04 16:17:20
      Tempo大數據分析平臺的每一次發布,都以為用戶提供更加敏捷、高效、智能的分析應用與支撐為目標,為企業數字化轉型提供從數據采集、處理、建模分析、可視化應用到成果統一管理的系統化方案。
      Tempo平臺致力于為企業數字化轉型提供基礎支撐,為數據價值發掘提供技術保障,不僅是大數據分析工具,更是企業數字化轉型數據治理、數據分析與應用的系統化能力平臺解決方案。
      本次Tempo機器學習平臺(簡稱TempoAI)團隊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
      實現多種類、跨版本模型快速管理應用

      數據分析應用,道阻且長,每個企業都有過很多不同模式的探索,有外采的成熟算法模型、有企業算法工程師、數據分析師自建的各種業務模型……這些模型都是企業非常重要的“知識資產”。
      但是由于前期缺乏統一的AI技術規劃,這些不同時期、不同來源的模型可能采用不同技術路線、不同工具版本,成果之間難以兼容和繼承,新場景新應用難以快速部署應用……
      別擔心!這些問題都交給“三方模型”來搞定,MATLAB、Python、R、SAS、GOLANG、Spark、Julia等7大常用數據建模工具、歷史版本模型均可實現“統一管理、部署與監測”,最大化幫助企業實現歷史知識資產不流失,簡化模型資產部署應用成本,打造企業專屬“知識資產管理平臺”。
      算法模型倉庫
       
      算法模型倉庫
      算法模型倉庫
      算法模型倉庫

      Python分布式編程
      大數據集群賦能Python編程
      代碼運行效率提升3倍以上


      Tempo機器學習平臺除了智能、便捷的拖拽式建模操作外,強大的擴展編程能力也非常受“數據分析師”的歡迎,尤其是“Python編程”,是應用最多的節點之一。
      用戶使用python擴展編程節點實現了一些個性化的處理和算法邏輯,但隨著數據量的增大、復雜場景的構建,python編程的執行效率無法滿足應用需求。
      “Python分布式編程”采用分區方式實現Python代碼分布式執行,最大化利用大數據集群實現并行計算,減少單個計算所需要的時間,提升運行效率。

      Python分布式編程

      經客戶現場測試驗證,10萬行100列的數據表單,Python分布式計算要比原本Python編程性能提升3倍以上。同時采用大數據集群計算節點的算力,也能減少平臺應用服務器資源占用,降低用戶服務訪問的影響。
      Python分布式編程


      信號處理性能優化

      機器學習+信號處理新模式
      海量數據計算性能更優

      美林數據TempoAI創新引入的“機器學習+信號處理”模式,去年一經推出,就得到工業客戶的大力認可,在多個PHM項目中發揮重大價值和作用,進一步加強了工業大數據分析場景和效果。

      本次進一步提升“信號處理”的處理性能,通過技術創新和突破,實現信號處理的分布式支持,數據處理可并行開展,同一模型集群模式性能較單機模式提升5倍以上。
      機器學習+信號處理新模式
      機器學習+信號處理新模式
      除了以上新功能發布外,產品團隊還結合用戶現場使用反饋,在產品性能、使用體驗上不斷優化,文件上傳功能加固,在性能和易用性上面持續提升,采用分片技術MB級數據上傳性能提升近10倍,GB級數據上傳提升5倍以上。
      Tempo 機器學習平臺在數據管理、算法增強、PMML等領域方面也持續進行優化和提升,只為給用戶提升更加強大、智能、穩定的分析支撐。
      Tempo大數據分析平臺
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