HyperCycle TC
Hypercycle系列软件是以Hypercycle方法论为指导,封装先进Auto技术形成的向导式、自动化AI开发软件,即便零AI基础也可轻松上手,以数据驱动的方式,低门槛、快速地构建满足业务需求的AI应用,加速企业AI应用规模化落地。
商品介绍
HyperCycle TC
Hypercycle系列软件是以Hypercycle方法论为指导,封装先进Auto技术形成的向导式、自动化AI开发软件,即便零AI基础也可轻松上手,以数据驱动的方式,低门槛、快速地构建满足业务需求的AI应用,加速企业AI应用规模化落地。
HyperCycle TC是基于Hypercycle方法论的标准化、自动化、全流程的文本类AI应用开发软件,旨在为企业提供低门槛、低成本的NLP文本分类应用通用服务,面向无人问津的长尾文本分类场景,提供媲美专家效果的自动化建模能力。
HyperCycle TC提供从文本数据的接入、存储到文本分类模型的构建、优化,直至将模型应用于线上,应用发布、模型更新一键触达,模型迁移、算法融合加速业务,对企业NLP文本分类能力构建提供全方位的支持。全流程
HyperCycle TC以数据为驱动力,以数据反馈积累形成红利,提供构建文本分类应用的便捷构建能力,全面完善解决企业文本分类场景中的各种复杂应用需求,实现平台对企业计算机NLP应用的自动化、全流程赋能。
Hypercycle方法论:指导企业AI应用真正落地
模型应用上线过程中,经常存在着各种错误认知,造成各种各样的问题和挑战。这些问题和挑战影响模型效果,延长建模周期,带来极大的人力和时间消耗。漫长的建模周期,迟迟无法上线的AI应用,严重影响企业业务价值创造。
第四范式凝练出AI项目落地的正确方法论—HyperCycle学习圈理论,解决模型构建与模型应用上线之间存在的割裂问题,通过将业务问题转化为学习圈,有效的定义学习圈、正确的构建学习圈来支持业务发展,帮助企业用正确的方式实现AI的标准化、规模化落地,加速智能化转型进程。
*学习圈是指在清晰定义业务目标的基础上,通过“行为(收集行为数据) ‒ 反馈 (收集反馈数据) ‒ 学习(模型训练) ‒ 应用(模型应用)”四个不断循环的步骤,形成机器学习及决策的过程。 企业智能化转型过程,实际就是将业务问题转化为AI学习圈的过程,学习圈的数量决定了业务智能化的水平。
产品优势
低门槛实现文本分类能力落地
预算低门槛
l 标准化产品,算力计费,使用较小的成本即可落地NLP产品。低NLP预算的业务也可以应用落地。
l 赠送相应标注平台,避免采购标注平台的成本。
操作低门槛
l HyperCycle TC的操做主要面向业务人员,我们提供了全Auto的产品能力,无需担心缺少NLP相关的专业人员,普通业务人员5分钟培训即可完成产品全流程。
落地低门槛
l 标准化产品落地,无需大量的数据标注即可开始业务验证,很大程度上缩短了落地和验证的周期。
模型自学习、自更新不断优化
l 在文本分类领域,随着智能设备的迅速更新迭代,文本数据的类型和内容也发生着不断的变化。只有通过模型的不断学习,才能发挥出数据应有的价值。
l 通过外部搭建标注后的业务数据回流至产品,可对模型不断进行训练,自动对线上模型和新模型进行评估,完成验证后对线上预估服务进行自更新。
极速探索,全流程自动化
小样本学习
l HC TC采用了随机删除、替换同义词以及回译等一系列数据增强手段,利用标记数据进行训练,让用户在拥有少量标记样本的情况下也能获得极致的文本分类效果。
长文本分类
l HC TC通过层次语义信息的抽取,不仅可以捕捉词与词之间的关联信息,同时可以捕捉句子和句子之间的关联信息,从而获得丰富的文本信息,提升模型分类效果。
售后服务
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