可视化数据挖掘Jarvis

集特征工程、数据挖掘、模型训练于一身的机器学习平台,提供一站式、交互式、可视化的数据挖掘平台,让复杂的机器学习更简单。

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产品概述

Jarvis是一款可视化的数据挖掘平台,集成了百度开源的PaddlePaddle深度学习框架,也支持其他优秀的框架如Tensorflow、MXNet等,帮助开发者管理复杂的项目环境。Jarvis不仅提供notebook的代码交互模式,同时也提供表单交互模式,打造所见即所得的数据处理和建模方式,帮助用户便捷的完成数据挖掘。

产品功能

  • 数据与模型可视化

    全流程可视化,交互式数据探查和数据处理,可视化的模型结构与模型评估对比。

  • AutoML自动机器学习

    全流程自动化,支持结构化和非结构化数据的AutoML应用,自动进行特征与模型选择并完成参数调优。

  • 丰富的算子算法

    集成了PaddlePaddle、Tensorflow等优秀的深度学习算法框架,内置时间序列、网络分析、金融板块、文本分析、PCA等丰富的算法库。

  • 多人协作建模流程

    支持多人协作进行数据预处理、模型训练等工作流程,提供隔离的开发环境,支持GIT代码版本管理。

产品架构

产品优势

  • 一站式数据挖掘

    提供从数据导入、特征工程、模型训练、模型部署的全流程数据挖掘方案,支持模型一键部署。

  • 高效的交互体验

    提供引导式的数据挖掘过程操作,提供Notebook交互和表单交互方式,协助开发者提高建模效率。

  • 优选算法算子

    集成了百度内外部优秀的算法算子,方便开发者处理各种类型数据;内置了丰富的垂直行业解决方法,并且支持算法共享,默认选择最优算法。

应用场景

  • 数据预处理和特征工程

    将业务原始数据经过分析和处理用于模型训练,帮助工程师边处理,边观察,不断修饰处理结果,最终形成所需的数据或特征。

  • 模型开发

    在特征库中选择所需的特征,尝试不同的模型,并观察模型的评估结果,支持频繁增减特征,调整模型参数,多个版本之间对比。

客户案例

  • 通过数据挖掘解决方案的Notebook服务,帮助其以交互式的方式进行数据处理和特征工程,并将处理过程分布式化,使其快速完成日常的工作,并能直接使用notebook报告模式来做日常汇报。
  • 通过数据挖掘解决方案的Notebook服务,帮助百度深度学习实验室数据团队快速完成数据预处理工作,为后续的深度学习搭建良好的数据基础。
QQ群:650596829