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算法知識共享與沉淀的困境

算法模型在行業(yè)場景應用中需要深度定制進行適配，企業(yè)在AI應用建設上投入大量人力、物力和財力，但算法知識管理缺少系統(tǒng)的管理和應用規(guī)劃，知識成果復用困難。

成果分散

算法知識分散在不同的機構(gòu)、部門進行管理，存在多套算法管理系統(tǒng)，導致查找具體算法時耗時耗力。
標準不一

算法知識使用不同的編程語言、不同的工具進行構(gòu)建，存在多類型算法，導致算法知識的轉(zhuǎn)化具有很高的成本。
復用困難

缺少統(tǒng)一環(huán)境進行敏捷驗證及應用，導致模型泛化的能力以及求解過程中的不可解釋性存在挑戰(zhàn)。

解決方案

構(gòu)建企業(yè)級模型管理與應用平臺，支持多語言編程環(huán)境及自定義算法和三方模型的接入與應用，低代碼、拖拽式建模使得業(yè)務數(shù)據(jù)挖掘更加直接且便捷，實現(xiàn)算法的高效開發(fā)、便捷復用和快速驗證。

方案價值

快速集成
實現(xiàn)多廠家、多版本算法的快速集成
高效共享
沉淀模型倉庫，提升算法資源利用率
加速創(chuàng)新
推動企業(yè)進行算法更新迭代，持續(xù)提升算法的計算性能
降本增效
幫助企業(yè)節(jié)省研發(fā)資源、算力資源的成本支出

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