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算法知识共享与沉淀的困境

算法模型在行业场景应用中需要深度定制进行适配,企业在AI应用建设上投入大量人力、物力和财力,但算法知识管理缺少系统的管理和应用规划,知识成果复用困难。

  • 成果分散

    算法知识分散在不同的机构、部门进行管理,存在多套算法管理系统,导致查找具体算法时耗时耗力。

  • 标准不一

    算法知识使用不同的编程语言、不同的工具进行构建,存在多类型算法,导致算法知识的转化具有很高的成本。

  • 复用困难

    缺少统一环境进行敏捷验证及应用,导致模型泛化的能力以及求解过程中的不可解释性存在挑战。

解决方案

构建企业级模型管理与应用平台,支持多语言编程环境及自定义算法和三方模型的接入与应用,低代码、拖拽式建模使得业务数据挖掘更加直接且便捷,实现算法的高效开发、便捷复用和快速验证。

方案价值

  • 快速集成

    实现多厂家、多版本算法的快速集成
  • 高效共享

    沉淀模型仓库,提升算法资源利用率
  • 加速创新

    推动企业进行算法更新迭代,持续提升算法的计算性能
  • 降本增效

    帮助企业节省研发资源、算力资源的成本支出
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