机器学习与预测
客户获得什么
通过 API 嵌入您的流程或产品的模型，附数据说明、质量指标和适用限制。我们移交训练与部署代码，以及模型运行期间的质量监控。
预测
基于历史数据预测需求、负载、销量等指标。
推荐与排序
为每位用户挑选商品、内容和优惠。
分类与异常检测
将对象归入类别，识别异常的交易、事件和读数。
数据准备
数据清洗、标注和数据管道——没有它们，模型无法稳定运行。
模型运维
部署、监控质量和数据漂移，并随数据变化重新训练。
常见问题
需要多少数据？
取决于任务。我们先分析现有数据，并坦率说明这些数据是否足以训练出有用的模型，还是需要先收集和标注数据。
你们保证模型的准确率吗？
不保证：模型质量取决于数据，因此我们不对指标作保证。指标事先约定，在您的数据上衡量，迭代包含在项目中。
模型上线后会怎样？
数据会变化，模型质量可能随之下降。因此我们持续跟踪指标和漂移，必要时重新训练模型。