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九章云极荣登IDCMarketScape位列机器学习平台主要厂商

放大字体  缩小字体 2019-09-05 00:28:59  阅读:4712+ 作者:责任编辑NO。石雅莉0321

据IDC数据,2018 年使用机器学习给我国AI商场带来的投入规划达百亿,估计2018-2023年间商业化机器学习开发渠道的复合增长率将高达62.0%。

近来,世界威望研讨机构IDC(International Data Corporation)发布《IDC MarketScape:我国机器学习开发渠道厂商评价》研讨陈述(以下简称“陈述”),这是IDC初次针对机器学习渠道在我国商场的体现进行深化评价。

据IDC数据,2018 年使用机器学习给我国AI商场带来的投入规划达百亿,估计2018-2023年间商业化机器学习开发渠道的复合增长率将高达62.0%。在机器学习开端广泛浸透、使用场景拓宽立异的阶段,九章云极作为一个中立的软件供给商,凭仗具有能够适用多架构、多环境、零确定的DataCanvas数据科学渠道,其独有的机器学习开发技能、丰厚的职业立异使用,在本次陈述中取得职业认可,处于首要厂商方位。

DataCanvas---企业AI建造的强壮兵器

陈述中详细描述九章云极在前沿技能使用和商业模式的优势,并为技能买家供给专业主张在选用机器学习、人工智能处理方案时,企业不能过度注重硬件注重算力渠道而忽视了 软件及使用。为短期内的 AI 作业负载挑选最适配的底层架构,为中长期的 AI 作业负载做好算力规 划,更重要的,注重将机器学习、深度学习的价值最大化,真实以事务需求为导向,完结智能化。

【高粘性商场战略】

九章云极是国内较早从事数据科学渠道研制和产品落地的公司,有较高的技能壁垒和职业壁垒。答应制+订阅制的商业模式,让九章云极深化到客户的事务场景中,与客户深度协作,经过不断优化的产品及服务,为客户供给长期有效的产品升级及服务,提高了与客户的粘性。

【灵敏性产品定位】

九章云极对其商场角色定位非常明晰坚决,作为一个中立的软件供给商,其产品DataCanvas数据科学渠道能够在所有硬件和技能架构上完结开放性支撑,轻松处理海量多源异构数据,无缝适配各类物理设备和云环境,并对干流技能架构供给全面的支撑,服务全职业使用场景。

【高效性技能架构】

DataCanvas数据科学渠道将以人工智能和机器学习为中心的增强剖析技能引进到企业级服务中。渠道安身大局视角,面向细分事务,结合数据科学研讨办法,掩盖多源异构数据引进、聚合核算、数据探究、特征工程、智能建模、深度剖析、毫秒级实时效果消费等环节的模型全生命周期办理。

【落地性价值交融】

九章云极结合AutoML、Unified Dataframe等自主研制技能,在笔直职业范畴中提出了“四库”的常识交融结构,结合事务专家的辅导,借力三位一体建模方法,满意客户不同人群的AI建造才能,培育剖析师向数据科学家转型,大幅度下降企业AI建造壁垒

从BI到AI,九章云极的数据科学立异使用

陈述指出,九章云极以数据科学推进规划化企业AI,经过供给完好的机器学习渠道和AI模型出产化渠道,推进企业数据建造完结从BI到AI的提高,然后经过数据科学助推企业数字化转型。值得一提的是九章云极为用户供给的数据科学渠道和实时决议计划中心,经过为企业树立“四库”—模型库房、特征库房、模版库房和 AutoML Recipe 库房的技能组合,为企业供给自助式、低门槛的数据剖析和建模才能,完结模型全生命周期办理,完结模型规划化消费。

作为数据科学立异厂商,九章云极不仅在金融职业反诈骗、精准营销等场景有丰厚的实践经验,在政府、交通、IoT、地产、教育等范畴亦不断落地机器学习立异使用,收成商场好评。不久前,九章云极服务施行的山东省青岛市人民检察院“案子质量评查体系建造项目”,作为检察体系案子评查标杆事例,取得2019 IDC我国数字化转型政府职业使用场景立异大奖。

IDC我国人工智能高档研讨司理卢言霞表明,虽然深度学习算法的立异速度变缓,但咱们信任机器学习的使用将稳步浸透到各行各业的出产体系中。纯技能的立异速度有所放缓,但从技能到产品到商业化使用落地的速度在加快。未来,自动化机器学习也将下降职业用户选用AI的门槛,加快职业企业完结高档其他自动化、智能化。

九章云极联合创始人兼CEO方磊表明:“九章云极作为抢先的数据科学服务商,从产品研制到规划化落地不过短短三五年时刻。这一方面验证了商场对高开放性、高灵敏度的数据科学渠道产品的强壮需求,一起也验证了科技落地到事务场景的更多或许。“立异”是九章云极的基因,企业AI建造的难点将会从下降技能壁垒转向常识交融。处理“怎么加快技能与事务场景的立异交融”这样的职业难题,是九章云极下一步的战略方向。信任咱们倡议的”四库“常识交融结构将会深刻影响商场。咱们将站在机器学习渠道职业更高、更微观的视点,推进数据科学渠道的开展。”

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