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智能机器学习系统是集数据预处理、模型训练、预测、评估、发布为一体的一站式大数据智能分析挖掘平台，基于可配置算子集及交互式图形操作接口，帮助用户快速构建和持续优化大数据分析模型，实现分析模型从构建到应用的全生命 周期管理，从中挖掘大数据资产价值。
集数据预处理、模型训练、预测、评估、发布为一体，实现模型的全生命周期管理与监控，形成从原始数据到应用服务的完整闭环
算子集可基于不同的异构分布式计算框架与资源运行，屏蔽底层平台架构差异形成异构计算资源融合能力，支持主流编程语言算子的混合编排
在自然语言理解、机器学习等领域形成特色算法工具，提供多种高维度、高效率深度分析模型，分布式实现主流开源机器学习算法
支持从原始数据到分析处理、预测全流程管道式模型发布，提供在线实时预测与离线部署调用等多种部署模式，真正做到跨语言、跨平台的处理与发布
帮助经验丰富的数据分析及模型开发人员，实现模型从构建、训练优化到预测评估、在线发布的全流程管理
帮助企业中不同角色的人员进行任务协作与知识共享，提高应用构建效率，同时帮助企业有效的进行大数据分析资产的管理与继承
结合行业业务及场景，为业务人员提供丰富的分析挖掘算法与案例模板，降低业务人员使用机器学习技术进行数据分析的门槛
基于大数据分析教学实验、科研等典型应用场景，结合大数据课程体系与教学业务打造面向大数据学科专业建设的教学科研实验平台，提供丰富的大数据分析行业示例与算法工具，辅助教师进行大数据课程教学。通过线上教、学与实践的结合，实现高效的师生互动教学模式，简化大数据分析科研实验流程 ，提高教学与科研实验的效率
基于开放域网络信息媒体数据，面向安全战略分析多业务场景，将不同来源的网络信息安全战略语料、数据分析工具和算法模型相结合，构建一个通用型、灵活型、具有战略业务特色快速响应的通用数据模型分析工具箱及一体化分析平台，实现多样化网络信息安全战略政策量化分析、多类型数据关联分析及预警研判任务
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