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    算法知識共享與沉淀的困境

    算法模型在行業場景應用中需要深度定制進行適配,企業在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的管理和應用規劃,知識成果復用困難。

    • 成果分散

      算法知識分散在不同的機構、部門進行管理,存在多套算法管理系統,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、不同的工具進行構建,存在多類型算法,導致算法知識的轉化具有很高的成本。

    • 復用困難

      缺少統一環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。

    解決方案

    構建企業級模型管理與應用平臺,支持多語言編程環境及自定義算法和三方模型的接入與應用,低代碼、拖拽式建模使得業務數據挖掘更加直接且便捷,實現算法的高效開發、便捷復用和快速驗證。

    方案價值

    • 快速集成

      實現多廠家、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
    • 加速創新

      推動企業進行算法更新迭代,持續提升算法的計算性能
    • 降本增效

      幫助企業節省研發資源、算力資源的成本支出
    獲取方案
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