Tempo人工智能平台

强劲

如何降低门槛让企业把AI用起来，这是美林数据自主研发的Tempo人工智能平台要实现的目标。通过这个平台给企业提供更加易用、实用和好用的高效AI建模工具。

企业如何构建AI能力？当前存在几个方面的问题：第一，技术门槛高，AI技术人才缺乏，人员成本高。第二，业务需求多，建模周期长，无法快速响应业务需求。第三，现有AI工具无法直接满足工程化需求，二次开发工作量大及沟通成本高。秉承智建模、易应用的全新设计理念，TempoAI打通了“从数据到模型，从模型到场景化应用”的全流程，凭借强大算法引擎与大数据处理能力，打造面向“全民数据科学家”的智能、易用的人工智能分析与应用构建平台，助力AI时代数据化运营。

TempoAI的特点体现在如下几个方面：第一，零编码，拖拽式、可视化的操作模式。第二，高效率。因为都是模块化的封装，快速拖、拉、拽就可以构建分析模型。第三，易理解。传统编码方式需要大量编码，对于用户来说，理解这些编码非常困难，但是这种模块化的构建模式，非常直观，也容易去解释。

好的模型依赖于好的数据质量，TempoAI里内置了抽样、平衡、异常处理等多种数据预处理功能，帮助我们提升数据质量。在算法引擎方面，TempoAI内置了强大的算法引擎，包括9种以上的算法类型。为什么要强调算法类型？因为不同的算法类型可以支持解决不同类型的问题，分类算法可以帮助用户做精准营销，做设备故障预测，做风险评估，关联算法还可以做关联推荐等。TempoAI内置了120多种分布式算法，支持用户对海量数据进行高效分析，同时美林数据也和中科院进行产学研合作，内置了5种以上的独创性算法，解决一些非平衡、不相容，包括一些自动结构发现的相应问题，可以支持文本相关的快速分析。

在建模同时，其实对于分析师来说，如何选择算法，如何设置算法参数，非常重要。TempoAI提供智能学习方式，包括自动分类、回归、聚类等，帮助用户选择最好的算法和参数。对于平台用户来说，TempoAI里内置了丰富的行业分析模块，包括能源、制造、医疗、金融、电商、教育等，可以指导用户进行快速分析、构建模型。部署模式也是很多用户会关心的，TempoAI支持调度、同步/异步服务、流服务、本地服务，满足多种工程化应用的需要。

整个产品的架构设计，采用了灵活开放的设计模式。第一，每个模块都提供开放式的API，用户可以在上层构建自己行业特有的大数据分析类产品。第二，支持SQL、Java、python、R、scala可編程节点，便于用户进行个性化数据处理。第三，插件化系统，易于用户自定义算法快速集成。第四，与行业内主流的开源和商用大数据环境无缝融合。最后，支持单机、集群、Docker等多种部署方式，满足用户需求。

目前该产品已经在能源、制造、金融等多个行业得到了广泛应用，未来我们也希望能给其他行业提供AI赋能，帮助大家解决AI应用难的问题。（根据演讲内容整理，未经本人审核）