7天玩轉機器學習

人工智能時代，數據迎來大爆發，數據對于提升業務價值的重要性與日俱增。但面對海量數據，傳統分析方法已經顯得無能為力，而機器學習的成熟為企業帶來了強大的分析引擎，可在眾多領域幫助企業挖掘數據價值，預測未來趨勢！
為助力企業快速實現數據變現，華為云推出一站式機器學習服務，簡稱MLS，幫助企業通過機器學習技術，快速洞察數據規律和構建預測模型，并將其部署為預測分析解決方案。
華為云機器學習服務主要具備以下幾個特性：第一，云上全托管，部署在云上的機器學習，按需申請一鍵開通，無需購買軟件包和硬件資源相比，企業自建機器學習平臺搭建周期由周期縮短至分鐘級，為企業節約搭建成本80%以上。第二，可視化操作，MLS提供可視化的工作流界面，通過拖拽式操作即可實現零編碼，進行機器學習建模，簡單易用。第三，豐富的算法，面向數據科學家MLS不僅提供了在線的note book編程環境，同時還預置了300多種算法，滿足從數據導入、處理到模型訓練和評估，覆蓋了端到端的預測分析服務。第四，大量的行業模板，MLS預置的多種類型的場景應用模板，可廣泛應用于客戶分群產品推薦、設備故障診斷、駕駛行為分析，銷售預測等場景，幫助您輕松構建適用于自己業務場景的預測模型。第五，自動化建模，MLS提供自動化建模服務，從數據準備、特征變換、參數尋優，到算法選擇過程實現完全自動化，具有高性能智能尋優及模型可解釋性優勢！將產品上市周期從月級縮短至周級。準確性達到專家水平，可為零售電信等行業提供快速的云上交付能力。此外MLS支持一鍵式模型部署，可自動發布為WebService，快速集成到業務系統中，并可通過華為云邊緣計算服務發送到邊緣側，滿足IOT場景下的智能應用。
目前華為云機器學習服務已經在零售行業預測、工業設備維護取得了成功應用，在零售行業幫助客戶將銷售預測準確率由50%提升至85%以上，同時降低了資金周轉成本，避免了斷貨風險。在工業行業幫助客戶進行設備的預測性維護，并將故障診斷時間縮短十倍以上，極大的降低了檢修成本，規避了停工風險。未來華為云機器學習服務將提供更豐富的并行優化算法，持續為企業客戶實現數據變現，提升企業業務價值。
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總結

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