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功能介绍

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更新时间: 2019/07/05 GMT+08:00

机器学习服务主要提供以下功能:

  1. 拖拽式操作

    拖拽式操作功能提供可视化的工作流(Workflow)的设计和运行调试能力。用户可以在MLS实例的工作界面通过拖拽和连接的方式组合不同的节点,创建工作流,进行数据处理、模型训练、评估和预测,并以合适的图表将结果可视化输出。

    图1 编辑并运行工作流
  2. 丰富的算法节点

    机器学习服务集成丰富的算法节点,支持用户完成数据处理、模型训练、评估和预测的工作流设计和调试。详情参见《算法节点参考》手册。

    图2 算法节点分布图
  3. 可视化

    MLS提供丰富的可视化效果,包括数据可视化、模型可视化和模型评估结果可视化。更多可视化详情参见《算法节点参考》手册。

    图3 随机决策森林回归模型可视化(举例)
  4. 交互式操作

    MLS交互式记事本(Notebook)集成了Jupyter Notebook的功能,为用户提供机器学习应用的集成开发环境。

    • 支持编写Python 脚本,使用spark原生算法mllib,进行数据分析、模型构建和应用。
    • 目前标准版不支持模型构建。
      图4 编写Python 脚本
    • 为用户提供大量的第三方数据科学计算Python包。
  5. 在线预测

    支持模型发布为PMML文件,并部署为在线服务,实现业务数据在线预测。

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