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自动化建模机器学习平台 · DataRobot

基础理论大数据技术机器学习模型优化DataRobot

产品描述

DataRobot 自动化建模机器学习平台旨在通过自动化水平和易于使用的机器学习计划,简化非结构化信息处理,帮助用户能够快速建立比较各种算法的云服务,构建和部署高度精确并有效的机器学习模型。 DataRobot Cloud 使用户无需数据科学专业背景也能在几分钟内构建世界级模型,并能提供定制化的云服务。 DataRobot Enterprise 通过企业功能扩展了平台的价值,包括灵活的部署、治理、培训和支持,提供端到端的解决方案。从使用流程来看,包含从「上传数据、选择目标变量、一次性构建 100 个模型、浏览顶级模型并获取洞察、部署最佳模型及预测」五大步骤。技术层面,DataRobot 使用大规模并行处理来训练和评估 R、Python、Spark MLlib、H2O 和其他开源库中的 1,000 个模型。搜索了数百万种可能的算法组合,预处理步骤、特征、转换和调整参数,为用户的数据集和预测目标提供最佳模型。在准确度、速度、便捷度、系统上有优势。

所用技术

研发机构

DataRobot 是一家位于美国波士顿的机器学习平台公司,其提供的机器学习平台可让任何水平的数据科学家「只需一点时间就能开发和部署准确的预测模型」。该公司于2017年3月完成了 C 轮融资,获得了由 New Enterprise Associates 领投的 5400 万美元资金。据 Crunchbase 统计,截至目前该公司已经完成了 5 轮融资,共获得了 1.11 亿美元投资。 DataRobot 由数据科学家 Jeremy Achin 和 Thomas DeGodoy 于 2012 年创立。据报道,DataRobot 平台上有数百个开源机器学习算法,能帮助数据科学家将原本需要数周乃至数月的开发过程大幅缩短。该公司的 COO Chris Devaney 介绍说:「数据科学家可以带着他们已有的模型,进入有很多开源模型的 DataRobot,看他们的模型的排名。因为只需要几分钟就能找到最佳的模型,你可以运行和重新运行这样的比较,从而每天或每周都能找到最准确的模型,这依赖于你自己的业务变化。」到目前为止,DataRobot 已经创造了超过 1.5 亿个预测模型,客户范围涵盖体育、银行、保险和医疗等领域。