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2024年1月12日发(作者：)
智能钛机器学习平台产品概述
目 录
产品简介产品概述 ...................................................................................................................................................................................... 3
什么是 3.....
如何使用 TI-ONE ..............................................................................................................................................................3....
TI-ONE 定价 ....................................................................................................................................................................3.......
其他相关产品 ...................................................................................................................................................................3.......
客户价值 ...................................................................................................................................................................................................... 5
技术价值 ...........................................................................................................................................................................5.......
业务价值 ...........................................................................................................................................................................5.......
应用场景 ...................................................................................................................................................................................................... 6
金融风控 ...........................................................................................................................................................................6.......
营销推荐 ...........................................................................................................................................................................6.......
工业质量检测 ...................................................................................................................................................................7.......
算法大赛 ...........................................................................................................................................................................7.......
物业智能化管理 ................................................................................................................................................................8......
人物监察管理识别 ...........................................................................................................................................................8......
版本更新 .................................................................................................................................................................................................... 11
V.1.5 版本说明 ..............................................................................................................................................................1..1.....
新特性 .....................................................................................................................................................................1..1.....
V.1.4 版本说明 ..............................................................................................................................................................1..1.....
新特性 .....................................................................................................................................................................1..1.....
问题修复及优化 .....................................................................................................................................................1..2....
V1.3 版本说明 ...............................................................................................................................................................1...2....
新特性 .....................................................................................................................................................................1..2.....
问题修复及优化 .....................................................................................................................................................1..2....
V1.2 版本说明 ...............................................................................................................................................................1...2....
新特性 .....................................................................................................................................................................1..2.....
产品简介产品概述
什么是 TI-ONE
智能钛机器学习平台（ TI-ONE ）是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台，为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发及部署支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件，支持
多种算法框架，满足多种 AI 应用场景的需求。
如何使用 TI-ONE
智能钛机器学习支持多样化的交互方式，以便满足各类用户的不同使用习惯。
可视化建模 ：拖拽式自定义任务流交互设计，帮助 AI 初学者及企业内算法工程师快速上手。 Notebook ：Notebook 是一个灵活的交互式开发工具，为算法工程师提供数据处理、算法调试与模型训练等支持。
TI SDK ： TI SDK 是 TI-ONE 提供的开源软件包。用户可以使用 TI SDK 提交机器学习和深度学习训练任务到
ONE 。
如果您是智能钛机器学习平台的新用户，我们建议您按照文档顺序阅读。快速入门 ：在这里您可以快速了解 TI-ONE 的基本操作。
最佳实践 ：数十个实践案例手把手带您体验在智能钛平台上使用多种算法、框架建模的全流程。操作指南 ：在这里您可以了解更多智能钛的操作指引和功能特性。
常见问题 ：帮您解决使用过程中遇到的常见问题。
TI-ONE 定价
TI-ONE 支持 按量计费 和包月 。详情请参考 购买指南 。
其他相关产品
TI-
对象存储 COS 为腾讯云的分布式存储服务，将会应用于智能钛机器学习平台中的各个环节，包括训练数据、中间结果数据和模型文件的存放与读取等。更多信息，请参考 对象存储产品文档 。
客户价值
智能钛机器学习平台的客户价值包括技术价值和业务价值两个方面。
技术价值
AutoML 全自动机器学习组件让非
半自动调参技术将大幅提升
AI 从业人员也可轻松运用机器学习解决各类问题，获得价值。AI 从业者的调参效率，让时间不再浪费在手动的多次低效试错中。
云端的高可用 GPU 分布式集群服务器，满足大规模深度学习模型训练对性能的要求且支持随时购买随时使用。
基于 GPU 的分布式机器学习平台，兼容
平台上灵活地定义算法模块。
TensorFlow 、Pytorch 、 Pycaffe 等主流开源机器学习框架，用户可在
业务价值
智能钛机器学习平台对 GPU 分布式集群服务器上的深度学习模型训练算法进行优化，能够大幅提升训练速度，从
TensorFlow 框架相比，智能钛机器学习平台在 128 块 GPU 卡集群上的训练速度而缩短模型训练的时间。与原生
能提高 1 - 3 倍。
使用智能钛机器学习平台，用户可以节省搭建机器学习平台和管理物理资源的时间，把精力聚焦在更有业务价值的建模工作上。
平台提供的模型一键部署功能让用户训练的模型与实际场景业务无缝对接，同时服务版本的灰度升级与流量分配功能，能帮助用户在实际的业务中灵活地进行升级与回退操作，大幅降低版本切换风险。
应用场景
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智能钛机器学习完善的框架与内置算法支持，能轻松应对各种机器学习和深度学习的定制建模的场景。以下为本产
品协助各企业机构完成的一些应用场景。
金融风控
随着不法分子的作业手段日益更新，滞后的风险识别与居高不下的坏账率损失一直是各大金融机构的痛点。智能钛
机器学习可以基于金融机构大量与风险有关的高质量数据搭建风险监控模型，提高风控的时效性、准确率和覆盖
率。从贷前的额度审批、贷中的交易反欺诈到贷后的催收，覆盖各个环节，大幅减小金融机构的风险损失和管理成本。
营销推荐
如何精准触达目标消费者，提高购买转换率一直是各大商业主体都关心的问题。智能钛机器学习可以根据历史成交数据训练匹配模型，预测各个场景下客户和商品的最优匹配，从而实现提升营销效果、降低营销成本、挖掘潜在客
户、实现交叉销售等目的。
工业质量检测
传统的工业质检依赖大量人力，成本高且漏检率难以提升。智能钛机器学习可以基于设备参数数据与生产图像对产品进行缺陷检测与缺陷分类，大大降低人力成本、提升缺陷检出率的同时帮助企业进行质量控制数字化管理。
算法大赛
随着人工智能行业的兴起，各类 AI 算法大赛层出不穷，如何提供满足各参赛队伍的使用习惯的工具，同时又能支撑数千人的高并发一直是各举办单位的痛点。智能钛机器学习内置的丰富算法与框架组件可以满足不同用户的使用习
惯，高性能集群稳定性可以支持大批量的训练任务。
物业智能化管理
随着生活水平的提高，业主对物业的管理要求也日益升高，同时面临居高不下的人力成本挑战。智能钛机器学习基于图像识别算法，智能识别进出小区的车辆，以及所有垃圾堆放点的情况，打造智能化物业管理方式，降低人力成本、提升业主满意度。
人物监察管理识别
执法部门常常面临大批量人员的定期监察管理，耗费大量人力物力。智能钛机器学习基于图像识别算法，对监察对象的状态与行动路径进行实时智能管理与预警，大大提升执法部门管理效率，降低管理成本。
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版本更新
近期版本更新：
版本号
v1.5
更新时间
2019.12.12
版本说明
正式上线广州地域服务。
新增了平台地域概念、任务列表功能、
能，优化了工作流体验。
新增了数据统计展示、算法可视化功能，更新了算法，扩充了模型评估指标。
新增了 Notebook ，典型案例内置功能。
Spark on Angel 、特征组合、多机多卡等功v1.4 2019.9.24
v1.3 2019.8.19
2019.5.28
v1.2
V.1.5 版本说明
新特性
TI SDK 功能
您可以使用 TI SDK 提交机器学习和深度学习训练任务到
用，后续将提供开源版本，支持在本地环境使用。
Notebook 功能
全新升级：新增 PyTorch 内核，开放 Root 权限，支持自由选择是否使用
VPC 网络，支持访问外网。Root 权限访问
TI-ONE 。目前支持在平台广州地域的 Notebook 内使广州地域的 Notebook
Notebook ，支持自由选择配置自有的
在线模型服务
在线模型服务将统一由 TI-EMS 来提供， TI-ONE 会提供一键部署训练模型到 TI-EMS 的能力。
V.1.4 版本说明
新特性
平台地域概念：上线“重庆”地域，更新后首次登录需按提示前往开通。
任务列表功能：工作流任务可在任务列表中查看运行状态、运行时长、占用资源等信息。
Spark on Angel ：高性能机器学习和图计算平台， Angel 的参数服务器与 Spark 融合，使其可以训练超大规模机器学习以及图算法模型。
特征组合：支持机器学习特征的组合和选择。
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多机多卡：支持基于 Horovod
TensorFlow 多机多卡训练。
的 TensorFlow / PyTorch 多机多卡训练，支持基于 Parameter Server 的
问题修复及优化
工作流体验优化 ：新增“适应画布”，单击后工作流自动适应画布大小，支持直接拖拽画布调整工作流位置，滚动滚轮缩放工作流大小，优化 COS 路径填写，支持弹窗选择 COS 存储桶里的文件。
V1.3 版本说明
新特性
数据统计展示 ：支持对结构化数据进行统计展示，方便对中间数据的分布情况进行快速判断，且支持对中间结果数据以 CSV 格式导出。
算法可视化：支持树形算法（如决策树、随机森林）对算法结果进行可视化展示，您可以更直观地看到特征的分布和判断路径。
问题修复及优化
算法更新 ：新增 BERT-CRF 算法， BERT 中文问答算法，图片分类算法增加
型评估指标扩充：新增
finetune 时仅训练全连接层功能。模ROC 、 PR、GAIN 、LIFT、KS、回归算法、多分类任务、聚类任务、中文问答、序列标注任务、深度学习分类任务等评估指标。
V1.2 版本说明
新特性
Notebook ：支持在线 Notebook
创建，且支持脚本一键导入至任务流。
典型案例内置：支持直接从案例模板创建任务流，文档同步说明，让您一分钟轻松上手。
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版权声明：本文标题：腾讯云-智能钛机器学习平台白皮书 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/xitong/1704996704a118173.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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