近年来,随着人工智能技术地不断进步发展和行业落地,各行各业的AI市场已经被广泛认知和接受。然而随着市场地快速成长,AI应用开发显然受到人才数量少、技术门槛高、开发耗时长、研发经费高等各种难题。面向AI的低代码AI开发平台成为普通开发人员和专业数据科学家们日益增长的迫切需求。
北京睿企科技有限公司(简称睿企科技)在技术攻坚和产品研发的过程中,自主研发了一套基于认知智能统一语义表征技术构建的可视化低代码人工智能大数据建模开发与控制平台-DATLAB,该平台不但能满足公司内部的一切AI开发需求,加速公司认知智能技术落地的进展,同时可以面向一切需要进行系统开发、数据分析等底层AI技术支撑的开发者,为其提供端到端完整易用的工具套件,支持可视化、低代码、跨平台、高可用的建模能力,降低AI与大数据开发的门槛。
01 产品优势
DATLAB是新时代的大数据操作系统,提供简洁的可视化开发界面,内置丰富的数据处理、机器学习等模块,支持人工智能业务创造和管理的全流程,大大降低了复杂的机器学习门槛,真正实现了人工智能的触手可及,同时其具备强大的资源管理调度能力,能充分发挥虚拟化技术的优势显著提升机器利用率,其主要优势主要体现在以下四个方面:
可视化
用户通过可视化拖拽完成整个系统流程与架构的设计,使用点选和引导输入的形式低成本完成软件的开发与配置后,可对流程->实验->节点每一个运行过程进行查看,最终基于丰富多样的可视数据结果进行使用与二次开发,实现真正意义上的端到端、全生命周期、全流程的可视化开发。
低代码
支持使用拖拽的方式直接选用平台封装好的上千种机器学习算法、组件和功能丰富的处理模块,开箱即用;可以通过鼠标连线的简单方式将模块按照业务流程进行串联,完成实验流程的构建;最后通过点选模块,可以直接对模块的参与进行可视化配置完成运行前的微调。通过低代码、无代码的方式为开发者打通整个链路。
跨平台
基于DATLAB完善的开发生态和在跨平台(多操作系统,多类型硬件,多版本驱动,多语言)方向核心技术积累,使得在DATLAB开发的应用可以最大化代码复用率,减少多端差异的适配工作量,降低开发成本,专注业务开发,真正做到Write Once, Run Everywhere的终极目标。
高可用
面对极高级别高可用性需求,平台利用专有的技术提供确保应用程序持续运行的解决方案,防止基础设施、服务和数据故障停机,并能在适当的时间为业务提供适当级别的可用性,为用户提供稳定,安全,可靠的服务,同时极大降低运维成本。
除此之外,DATLAB底层代码由平台封装管理,可以避免常见BUG的出现率,开发者无需关注代码实现,只需关注业务逻辑,准确提升产品可用性;任何功能的修改,都能做到变更及生效,无需停机更新,应用更快速,节省99%的更新时间。DATLAB兼顾低代码和高智能,全面助力构建智慧型企业。
02 功能亮点
DATLAB包含了丰富的模块功能,可进行多源数据处理、多语言开发、自定义模块搭建,并能通过人工智能引擎,进行机器学习、模型训练、模型评估和模型预测。同时还能进行项目管理、流程管理、模块管理、知识云备份等知识管理,以及资源管理、服务管理和用户管理等集群管理。
DATLAB定义了标准化的AI软件服务能力与明确服务间的接口协议,打破目前各行业闭门造车的局面,解决服务层面集成困难,对接困难,积累困难的问题;具备微服务的集中管理和调度能力,通过标准化微服务接口,能够对不同操作系统上不同语言,不同能力的微服务进行统一管理和调度,显著提升软件资源利用率,有效避免重复建设。
DATLAB提供端到端完整易用的基础工具套件,显著降低AI门槛、提升就业率和生产力;拥有丰富的组件库,系统不仅提供了基础的分类、聚类等机器学习算法,也提供了特征处理、搜索算法等比较复杂的算法;提供可视化建模能力,系统前端采用拖拽的方式来实现任务定义,后端任务调度采用工作流分配管理,以“所见即所得”的方式支撑研判模型的快速开发和应用。
DATLAB因其可溯源、可扩展、迁移自适应、自我进化和安全可靠等特性,相关课题入选2019年国家重点研发计划项目“高置信城市信-物融合系统关键技术研发与应用”重点专项,为专业数据科学家提供高效构建快速原型,助力机器学习工作流程的理想选择。
