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數(shù)據(jù)獲取

支持多種類型的數(shù)據(jù)源接入：Cirro Data、igSQL、dashDB、Db2、HDFS、Informix、Netezza、Oracle、Customer JDBC。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

自動(dòng)數(shù)據(jù)處理（ADP）、開源特征工程、SPSS特征工程（可視化、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)質(zhì)量）、開源數(shù)據(jù)可視化。

模型訓(xùn)練與評(píng)估

開源算法（Python， R， Scala， SparkML， SK-Learn， xgboost， TensorFlow， Caffe， Torch， Keras， H2O）、IBM SPSS算法、 模型算法優(yōu)化與超參數(shù)調(diào)優(yōu)、內(nèi)置Spark集群、支持與外部Spark集群集成。

模型部署

模型部署管理、模型版本管理、模型監(jiān)控、模型測(cè)試（包含在線測(cè)試和批量測(cè)試）。

模型反饋與自動(dòng)化

模型反饋指標(biāo)、模型自動(dòng)再訓(xùn)練、模型反饋數(shù)據(jù)集管理。

機(jī)器學(xué)習(xí)

Python，R，Scala，SK-Learn，SparkML，XGBoost等。

深度學(xué)習(xí)

TensorFlow，Caffe，Torch，Keras，H2O等。

SPSS算法

SPSS statistics，SPSS modeler等。

部署項(xiàng)目管理、模型監(jiān)控儀表板、部署資產(chǎn)管理、部署測(cè)試、模型使用：開放API。

系統(tǒng)儀表盤、節(jié)點(diǎn)管理、日志管理、服務(wù)管理、Pod管理、用戶管理、系統(tǒng)報(bào)警、鏡像管理。

公共技術(shù)庫(kù)、內(nèi)部技術(shù)庫(kù)。