产品与方案
人工智能平台
发布时间： 2018-1-26 17:12:35 浏览次数： 5744
产品介绍
Transwarp Sophon是一款通用的人工智能平台，以帮助企业级用户快速实现人工智能的落地为目的。对于大多数企业用户，要通过自己的力量从无到有打造AI人工智能平台的代价是巨大的，需要有技术实力强大的大数据团队和AI团队作为基础。而Sophon打通了大数据平台和人工智能平台，业务分析师和数据分析师可以通过自动建模以及内置的行业模板轻松构建对应AI模型，从而提升业务价值。
产品功能
? Sophon Base 基础模块Sophon Base作为交互式数据分析挖掘平台，可通过拖拽式操作完成数据导入、数据探索与预览、数据预处理、特征工程、算法选择、模型训练、模型发布、模型管理及分享等建模流程。
? Sophon DL深度学习Sophon DL整合了OpenCV、MXNet、PyTorch、Caffe等多种深度学习框架，帮助数据科学家方便地构建DNN或者CNN、使用更大的数据做模型训练以及提高算法的精准度。Sophon DL 提供Notebook编辑，支持复杂的GPU虚拟化调度。用户可以在Notebook中直接在线编辑并调试深度学习代码，也可以在实验中调解模型参数、自定义网络层级，通过手动拖拽来构建复杂神经网络模型。支持深度学习模型版本管理和模型可视化查看。深度学习模型可在实验建模中使用，部署API和使用工作流进行调度。同步支持script快捷导入和引用Notebook编辑的代码。
? Sophon AT高级工具Sophon AT是Sophon Base的高级扩展模块，主要提供一些高级的人工智能算法以及产品功能，主要包括：自动建模，通过机器自动找到最佳模型；特征提取管理，将常见的特征集成进模板；平台层级的实验、模型、代码、API分享市场，促进协作；实时数据预处理分析，大大提升数据预处理效率；提供更多高级算法：时序算法、推荐系统、图分析图检索等。
? Sophon ST智能标签Sophon ST是智能标签画像模块，主要提供的是在ETL后的数据源中通过规则、复杂SQL以及Sophon Base建模等方式提取标签，并且将标签进行分级管理，同时以高度定制化的方式对人物、产品、事件等实体进行画像展示，为进一步的分析、营销、推荐等做准备。
? Sophon CV视频分析Sophon CV是针对视频图像的存储分析模块，主要包括四大组件：视频图像的存储、压缩与检索，包括以图搜图、人脸比对、图像内容搜索等；视频图像的分析挖掘模块，包括视屏图像的内容挖掘、动作序列挖掘、异常信息抽取等；视频图像数据来源的对接，包括摄像头对接、NVR对接、离线数据源对接、实时数据源对接等；视频图像的实时告警，将Sophon Base训练好的模型导入实时的视频图像流。
? Sophon KG知识图谱Sophon KG是基于文本数据的知识图谱模块，主要包括三大组件：文本基础处理组件，包括语义搜索、NLP基础分析、情感分析等基于Sophon Base NLP能力的扩展；基于图谱的分析组件，包括关联分析、相关性检索、智能问答等；基于图的分析组件，包括担保链分析、社区发现、可达性分析、关键节点分析等。
? Sophon IoT智能物联Sophon IoT是一款物联网模块，主要包括三大模块：边缘端协议整合，包括常见IoT协议以及实时视频传输协议等；边缘设备管理，包括应用分发以及升级、模型分发以及升级、设备状态实时监控等；边缘计算包括图像实时识别处理、传感器数据实时处理等。
产品优势
易用性通过一站式的界面操作，普通的数据分析师和业务人员能够迅速上手机器学习。即使对于资深的数据科学家，高效率的交互式体验也使得模型精度提升的周期缩短。在设计和实现任何功能的时候，研发团队始终以平台的易用性作为最高的指导目标。
高性能Sophon将可视化做到极致，无论是建模过程的拖拽，还是数据预览、模型评估和管理。
多数据源接入用户的底层平台可以选择使用Transwarp TDH，同时也可以自由地选择其他的数据源。数据源接入之后会统一的视图和规范 ，从而保证用户的精力能集中在建模上，而不必浪费到数据平台之间的数据整合上。
企业级特性相对于个人用户，企业用户在考虑产品会更多地考虑产品是否支持多租户，是否有权限管理和安全控制，是否支持团队间协作，能否进行模型共享，如何做好资源管理等问题。而Sophon能出色地解决这些问题。
平台开放性用户可以通过Python或者Scala轻松扩展算法，同时对于整合其他技术或者框架，Sophon提供了通用的算法框架层和算法接口层，用户可以轻松接入。
预制模板对于大多数用户来说，平台提供的预制模板至关重要，这能帮助他们快速开展业务，而不需要长时间的培训和学习。
图形化和可视化Sophon将可视化做到极致，无论是建模过程的拖拽，还是数据预览、模型评估和管理。
训练样本管理
完整建模流程
API服务市场
行业应用示例
算法支持
| 算法分类 | 解释 |
|---|---|
| 分类 | 除了常见的分类算法，还额外整合lightgbm、xgboost等框架 |
| 聚类 | 对常用的KMeans算法，相对于开源实现有接近5倍的性能提升 |
| 回归 | 与分类算法类似，额外整合lightgbm、xgboost等框架 |
| 推荐 | 目前包括因子分解机和最小二乘，算法持续添加中 |
| 统计 | 包括常见的一元二元指标统计 |
| 关联规则 | 高效的分布式实现 |
| 深度学习 | 常见的网络层级，以及多种经典网络的整合 |
| NLP | 覆盖了NLP相关的几乎所有操作 |
| 图像 | 支持基本的图像处理，算法持续添加中 |
| 时序分析 | 支持多种常见的时序分析方法 |
| 预处理 | 支持PCA、SVD、归一化、离散化等算法 |