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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務提供商。

Tempo人工智能平臺之智能學習模塊

2020-04-10 14:30:36 次
在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的今天，越來越多的企業(yè)設立首席數(shù)據(jù)執(zhí)行官以及數(shù)據(jù)分析科學家的角色，帶領一個團隊去完成數(shù)據(jù)的收集、存儲、傳輸以及分析任務，設計組織、協(xié)調(diào)、流程、技術實現(xiàn)及生產(chǎn)部署，其除了需要了解業(yè)務，定義分析方案，自動執(zhí)行或優(yōu)化流程外，更重要的在于其需要通過協(xié)同團隊來發(fā)掘創(chuàng)新及洞察，優(yōu)化他們所創(chuàng)造的價值，這就需要在一個集成、協(xié)同的環(huán)境中去實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘分析。
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺是一款專注大數(shù)據(jù)挖掘與可視化分析的業(yè)務增值工具，其采用數(shù)據(jù)流拖拽式的操作流程，結(jié)合CRISP-DM工業(yè)標準，以高性能計算技術、領先的數(shù)據(jù)挖掘算法、高維可視化分析技術、獨創(chuàng)DVL數(shù)據(jù)可視化語言技術為基礎，幫助用戶解決數(shù)據(jù)價值發(fā)掘和利用的問題，其強大的自學習功能更是為建模分析及優(yōu)化模型提供了一種有效便捷的途徑。
CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘流程
圖 1 CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘流程
在完成建模數(shù)據(jù)準備之后，需要依據(jù)數(shù)據(jù)建立模型時，通常會面臨算法選擇的問題，即選擇何種算法可能會取得較好的結(jié)果，一般的做法是依據(jù)經(jīng)驗和算法特點來確定。而在選定算法后，面臨的第二個問題是如何設定算法的參數(shù)，通常默認的算法參數(shù)針對的一般的數(shù)據(jù)集，如公開的數(shù)據(jù)挖掘算法測試數(shù)據(jù)集，在針對具體的業(yè)務建模時，就需要多次實驗來確定一組相對較好的算法參數(shù)，整個過程耗時耗力。
選擇模型或算法時的困擾
圖 2 選擇模型或算法時的困擾
Tempo人工智能平臺的智能學習模塊為您提供一站式的解決方案，主要包括自動分類、自動擇參、交叉驗證和循環(huán)行四大部分。自動分類部分可實現(xiàn)分類模型的自動選擇，自動擇參可實現(xiàn)對算法最優(yōu)參數(shù)的自動選擇，交叉驗證可實現(xiàn)對訓練模型泛華性能的評估，循環(huán)行可實現(xiàn)按特定字符字段分類處理或建模功能。
Tempo智能學習模塊
圖 3 Tempo智能學習模塊
其中自動分類能實現(xiàn)一個數(shù)據(jù)集的多種分類算法的一次性建模，并且內(nèi)嵌自動擇參和交叉驗證等功能，確保在多種模型中選擇和推薦出最佳的模型，以實現(xiàn)模型的自動化和智能化學習。
自動分類流程示例
圖 4 自動分類流程示例
自動分類參數(shù)配置
圖 5 自動分類參數(shù)配置
自動分類洞察信息
圖 6 自動分類洞察信息
其中，自動擇參提供了一定范圍下的批量建模，在實際建模中，針對每個算法提供對應的一批參數(shù)和這些參數(shù)的多個取值，算法對這些參數(shù)及其取值進行組合，并通過循環(huán)執(zhí)行組合內(nèi)的值，挑選出表現(xiàn)最佳的模型。平臺中調(diào)參的方法包含grid和list，grid是僅支持數(shù)值型參數(shù)，并提供如線性尺度、對數(shù)尺度等變換方式，list除了支持數(shù)值型參數(shù)調(diào)參外，還支持對字符型參數(shù)。模型洞察信息中包含最終選擇的算法最有參數(shù)及模型結(jié)構(gòu)相關信息，便于后續(xù)模型調(diào)優(yōu)及應用部署。
自動擇參流程
圖 7 自動擇參流程示例
自動擇參內(nèi)部流程及參數(shù)配置
圖 8 自動擇參內(nèi)部流程及參數(shù)配置
自動擇參結(jié)果洞察信息
圖 9 自動擇參結(jié)果洞察信息
交叉驗證是一種用來驗證模型性能的統(tǒng)計分析方法，基本思想是：將原始數(shù)據(jù)進行分組，一部分作為訓練集，一部分作為驗證集，首先用訓練集對分類器進行訓練，再利用驗證集來測試訓練得到的模型，以此作為評價模型的性能指標。過程中不僅考慮了訓練誤差，同時也考慮了泛化誤差，有助于從某些候選模型中選擇最適合某個學習問題的模型，使得模型在偏差和方差之間找到最佳的平衡點。Tempo平臺中實現(xiàn)的方法為K折交叉驗證法，假設指定驗證次數(shù)為k，則意味著將原始樣本分為k份，將每份子集數(shù)據(jù)分別做一次測試驗證集，其余的k-1組子集數(shù)據(jù)作為訓練集，這樣會得到k個模型，將這K個模型的預測結(jié)果分別相加，作為此分類模型的匯總混淆矩陣，并由匯總混淆矩陣得出指定參數(shù)下該模型的正確率、召回率等性能指標。模型洞察信息中包含各模型的混淆矩陣及正確率信息和最終模型對于整體數(shù)據(jù)的正確率。
交叉驗證流程示例
圖 10 交叉驗證流程示例
交叉驗證內(nèi)部流程及參數(shù)配置
圖 11 交叉驗證內(nèi)部流程及參數(shù)配置
交叉驗證結(jié)果洞察信息
圖 12 交叉驗證結(jié)果洞察信息
另，Tempo人工智能平臺提供了循環(huán)行功能，可實現(xiàn)根據(jù)指定的字符型屬性的不同取值，將數(shù)據(jù)集分群，各分群數(shù)據(jù)集分別執(zhí)行循環(huán)行中的任務（數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)處理、建模、評估等），如支持將全國銷售數(shù)據(jù)分區(qū)域進行缺失值處理，華北/華南區(qū)域中某城市銷售額存在空值的，則用華北/華南區(qū)域各城市銷售額均值填充處理。將其結(jié)合平臺的自學習功能可實現(xiàn)更為復雜場景的建模，為用戶有效便捷地實現(xiàn)企業(yè)價值發(fā)掘提供更有力的支持。
循環(huán)行流程示意
圖 13 循環(huán)行流程示例
循環(huán)行內(nèi)部流程及參數(shù)配置
圖 14 循環(huán)行內(nèi)部流程及參數(shù)配置
循環(huán)行結(jié)果洞察信息
圖 15 循環(huán)行結(jié)果洞察信息
 
關于Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺是一款集數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)應用于一體的軟件產(chǎn)品。它秉持“智能、互動、增值”的設計理念，面向企業(yè)級用戶提供自助式數(shù)據(jù)探索與分析能力，為企業(yè)提供從BI到AI的一體化數(shù)據(jù)分析與應用解決方案。
 
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