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應用門檻低
基于學習圈理念，覆蓋機器學習從模型構建到應用全流程，4步快速構建企業自主的AI應用 。
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落地效率提升
封裝世界領先的自動建模能力、實時上線能力、數據閉環能力，解決算法與工程化落地的問題，極大提升企業AI落地效率。
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效果持續提升
具備世界領先的自研AutoML技術，依托HyperCycle方法論，利用業務的實時閉環數據進行自學習，保障模型效果并持續提升。
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AI落地成本低
提供自動化AI落地全流程服務，使AI應用落地在同等條件的前提下，人力成本從5人月低至3人周，機器成本僅增加30%，讓企業構建AI應用成本更加可負擔。
業界領先企業選擇 第四范式
產品價值
產品功能
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便捷簡單的操作界面
基于庫伯學習圈理論， HyperCycle ML將原本繁瑣的機器學習應用構建過程提煉為行為、反饋、學習和應用四個步驟，用戶只需完成簡單的配置，即可輕松啟動一個自動機器學習圈的持續學習和預估服務，真正實現業務人員也可以用的AI產品。
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全自動化的建模流程
集成了全流程的AutoML能力，覆蓋從數據自動處理、自動拼表、自動特征衍生、自動特征篩選到算法自動調優、模型自動選擇的全流程，其中多表自動拼接打破了AutoML和真實業務數據的屏障，真正將機器學習問題轉換為數據準備問題，實現業務人員可用。
具備效果世界領先的自研AutoML技術，在多個比賽數據集上效果優于85%的數據科學家，能夠為業務效果提供有效保障。
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靈活便捷的模型應用
支持模型的自動化部署，提供實時和批量兩種模型服務，輕松一鍵上線/下線模型應用。 支持模型AUC、KS、準確率、召回率、模型特征重要性等報告的多維度展示。
支持模型探索、模型批量預估服務、模型自學習任務的失敗自動重試保障機制。
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自學習迭代提升
通過數據閉環，形成基于真實反饋的迭代自學習，同時提供模型全量自動機器學習和增量自學習，實現效果迭代提升，防止模型效果衰退，提供長效保障。
通過增量自學習還能實現分鐘級別的模型更新，靈活應對變幻萬千的業務需求。
應用場景
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精準營銷
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智能推薦
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銷量預測
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客戶流失預警
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逾期預測
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反欺詐
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反洗錢
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故障預測
成功案例
第三方洞察
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AI?for?everyone-AutoML引領民主化之路
查看詳情AI民主化趨勢逐漸成為業界共識，本次報告針對企業落地AI過程中的兩大關鍵挑戰 - 高技能門檻和低開發效率，深入解析了支撐AI民主化的引領性技術AutoML，以及承載AutoML落地的產品和方法論 。
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AutoML賦能指數級增長—感知、認知、決策類算法布局提升企業決策水平?
查看詳情本篇報告詳細介紹了第四范式基于OODA決策理論，以提升企業決策水平為核心的全棧AutoML算法布局。對第四范式特有感知類、認知類及決策類的12項算法在技術優勢與案例方案進行了具體展開 。
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Gartner：2020民主化十大技術戰略趨勢
查看詳情Gartner將民主化列為2020年十大戰略技術趨勢之一。而在民主化核心技術的AutoML領域，第四范式作為AutoML平臺代表廠商被列入“2020年十大戰略技術趨勢 – 民主化”報告 。
立即體驗：低門檻、標準化、全自動決策類機器學習平臺
