近日，F(xiàn)orrester發(fā)布最新《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》報(bào)告，解讀預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)(PAML)市場(chǎng)在中國(guó)的最新發(fā)展，并向數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策者們提出建議。DataCanvas憑借開源、靈活、高性能的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)產(chǎn)品獲得關(guān)注，并入選報(bào)告。

Forrester Now Tech報(bào)告推薦廠商(部分)

靈活、開放，提供全方位自主AI能力建設(shè)

作為持續(xù)關(guān)注全球PAML市場(chǎng)的研究機(jī)構(gòu)，F(xiàn)orrester此次調(diào)研活躍于中國(guó)PAML市場(chǎng)的35家供應(yīng)商，從產(chǎn)品類型、產(chǎn)品性能、公司規(guī)模等角度為各行業(yè)CIO們提供相關(guān)信息。DataCanvas作為提供多模式服務(wù)(Multimodel PAML)的供應(yīng)商，能夠?yàn)椴煌夹g(shù)能力的企業(yè)提供全方位的自主AI能力建設(shè)。

全方位

DataCanvas提供從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，模型開發(fā)，模型評(píng)估，模型生產(chǎn)化，模型監(jiān)控、實(shí)時(shí)結(jié)果反饋，到模型治理的全生命周期管理，在簡(jiǎn)化企業(yè)模型操作的同時(shí)節(jié)能提效，實(shí)現(xiàn)“用模型操作人工智能”。

通過 “四庫”——特征倉庫、模型倉庫、場(chǎng)景倉庫、AutoML倉庫，DataCanvas能夠?qū)崿F(xiàn)跨行業(yè)、跨業(yè)務(wù)的知識(shí)遷移，降低高復(fù)合能力人才要求，突破企業(yè)級(jí)知識(shí)融合瓶頸。

靈活

為適應(yīng)不同技術(shù)能力的使用者和團(tuán)隊(duì)協(xié)同模型操作，DataCanvas集自動(dòng)建模、拖拽式建模、編碼建模三種建模方式于一身，將AI門檻降到最低的同時(shí)，全面提升團(tuán)隊(duì)級(jí)模型構(gòu)建和管理效率。

DataCanvas還內(nèi)置“白盒”算子庫，支持用戶直接調(diào)用和編輯更改，讓用戶針對(duì)自有數(shù)據(jù)情況，生成個(gè)性化的模型資產(chǎn)，加速實(shí)現(xiàn)自主AI。

開放

目前，DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)可以在各類主流硬件和技術(shù)架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)開放性支持，適配各類物理設(shè)備和云環(huán)境，并對(duì)主流技術(shù)架構(gòu)提供全面的支持，服務(wù)全行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景。

小到一個(gè)算子，大到整個(gè)框架，DataCanvas正在將“開放”做到極致。

對(duì)于企業(yè)來說，人工智能是一種強(qiáng)大的變革性技術(shù)，當(dāng)前的PAML正在幫助企業(yè)簡(jiǎn)化模型各生命周期的操作，將數(shù)據(jù)科學(xué)家從繁瑣的任務(wù)中解放出來，但同時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)的能量仍未被全力釋放。Forrester發(fā)現(xiàn)，越來越多的公司希望建立自己的人工智能能力。

開源、創(chuàng)新，加速AutoML“新基建”

“讓客戶擁有自主AI的能力”，DataCanvas正以此為目標(biāo)加速技術(shù)創(chuàng)新并服務(wù)更多客戶。

為了突破結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析效能，DataCanvas基于長(zhǎng)期服務(wù)于金融、制造、政府、交通等十余行業(yè)所積累的經(jīng)驗(yàn)開發(fā)并且開源了的DeepTables深度學(xué)習(xí)工具包，備受業(yè)內(nèi)關(guān)注。在今年3月的Kaggle結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)競(jìng)賽Categorical Feature Encoding Challenge II 中，DataCanvas憑此摘獲第1名，這是結(jié)構(gòu)化領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高光時(shí)刻。

DataCanvas憑借多年科技研發(fā)和行業(yè)落地經(jīng)驗(yàn)，深知客戶所需，洞悉行業(yè)所想，精準(zhǔn)判斷自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢(shì)，自主研發(fā)并開源的Hypernets---通用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，在全球率先突破Auto ML快速開發(fā)痛點(diǎn)。

Hpernets對(duì)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的三個(gè)核心問題：搜索空間、搜索算法和評(píng)估策略做了合理的抽象，并提供了相應(yīng)的基礎(chǔ)算法和工具，從而實(shí)現(xiàn)多樣性機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)和場(chǎng)景的自動(dòng)化工具的快速開發(fā)，提高了超參數(shù)優(yōu)化和神經(jīng)架構(gòu)搜索領(lǐng)域的研究和創(chuàng)新效率，加速Next Generation Auto ML的發(fā)展。

人工智能是一種強(qiáng)大的變革性技術(shù)，而數(shù)據(jù)科學(xué)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的武器正在不斷演進(jìn)。DataCanvas致力于引領(lǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)發(fā)展，將通過持續(xù)創(chuàng)新開源技術(shù)、落地各行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，全面提升數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)能效，加速釋放企業(yè)自主AI紅利。

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