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机器学习环境部署困难

+复杂的部署环境&高昂的学习成本

机器学习环境非常复杂,有着极高的技术准入门槛,用户虽然只希望使用机器学习提供的服务,但仍然需要支付高额部署费用。同时,专业的机器学习软件操作步骤繁琐,非专业人士需要经常长时间训练才可熟练使用。但是随着科技不断发展,机器学习的应用场景越来越多,比如购买力趋势预测、欺诈行为检测、疾病判断等,日益提高的需求与复杂的准入门槛,在当前环境下形成了一对不可调和的矛盾。

机器学习技术方案

+快速便捷地使用丰富的算法模板

●HPC Ready云设施:机器学习服务是基于品高云的基础设施构建,云平台提供了机器学习所需的高性能硬件资源、高性能云套件和对象存储服务。用户可以使用以CSV文件(数据)或图片格式存放在对象存储S3的数据集中,即可利用该信息源来创建和使用机器学习模型。通过底层调用基础服务EC2,通过机器学习镜像和集群配置,搭建机器学习集群,便可以在集群中执行训练预测等任务(现阶段支持数据预测进行集群配置)。

●机器学习服务层:机器学习服务属于IaaS+服务, 机器学习使用容器集群管理引擎管理机器学习引擎和机器学习控制器。机器学习引擎主要负责模型的创立于评估,以及预测的管理;机器学习控制器主要处理任务分发、数据处理、状态管理等控制工作。

●展示操作层:机器学习分为非深度学习(数据判断)和深度学习(图片识别)。非深度学习会根据数据源中的预测数据类型(二元、多元、数值型),选用合适的模型(二元、多元、回归模型),搭建好集群环境后进行模型数据训练;深度学习是根据用户提供的图片复杂度选择神经网络类型,结合用户的相关配置进行模型训练。机器学习在模型训练结束后,会自动生成评估,可对比预测结果和原始数据,计算相关度量值,评估模型的准确度。最后用户可根据实际模型评估情况,有针对性地进行数据预测。

BingoCloudOS机器学习技术优势

+低学习门槛的一站式机器学习服务

轻松创建学习环境
品高云的机器学习服务已将算法内置为容器镜像,并将复杂的机器学习算法集成为简单的选项。用户无需学习复杂的机器学习技术,只需通过引导式的界面设置,便可一键式获取机器学习集群环境,快速创建机器学习模型,解决机器学习软硬件环境配置困难的问题。
一站式机器学习流程
品高云机器学习平台提供一站式数据挖掘流程,用户将自有数据上传之后,无需做任何线下处理即可实现业务场景全流程的工作。云平台提供了数据上传、容器算法、模型制作和评估、机器学习预测等全套流程,且这一切无需用户支付额外的软硬件费用,全部只需在云平台上实现。
支持模型评估与图形化展示
机器学习服务在创建模型成功后会自动生成一份模型的评估报表,报表内不仅会有对模型的性能指标的测算,还提供图形化的对比展示,用户可直观地观察机器预测出的数据与原始数据的区别对比情况,以帮助用户做出更好的判断。
丰富的算法模板
品高云机器学习服务支持深度学习和非深度学习的预测算法。用户根据自有数据形式,只需选用统一的镜像,立刻便可进行二元预测、多元预测、线性回归和图片识别等预测。平台会根据用户数据类型,自动选用合适算法。可以应用在购买力趋势预测、欺诈行为检测、疾病判断、房价预测、电影类型判别、产品推荐等多种业务场景上。

+技术展示

机器学习视频演示

+欢迎致电合作 4008-300-246

经典案例

让我们看看广州大学是怎么做的

看广州大学如何利用BingoCloudOS高效管理校园高性能计算(HPC)资源。

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