擎苍模型构建平台
面向业务将 Graph AI 的能力进行抽象,形成通用计算范式,令业务人员不用思考复杂的模型构建思路、数据处理思路,通过直接使用或者组合使用计算范式即可享受到 Graph AI 带来的智能化能力。
01.
基础图结构范式
对常规图结构类任务,比如节点分类、边分类、边预测、子图发现等,进行范式化归纳,通过简单任务配置构建基础图模型,快速得到运行结果。
02.
属性传导范式
相关的事物往往有着很多相似性,然而如此简单的常识对于传统机器学习及深度学习模型而言并无法有效利用。属性传导范式的功能就是让有用的信息在相关的事物间传导,从而实现同样的数据下对事物更准确、更全面的分析或者同样效果下依赖更少的数据。
03.
向量化匹配范式
不同类型的事物在某些语境下会具有相关性,例如某个用户购买了某个商品,用户与商品是两种截然不同的事物,但是在“购物”这一语境下二者具有了相关性。向量化匹配范式是利用图模型学习事物的向量表达,令相关的事物向量表达尽可能相近,不相关事物向量表达尽可能不同,从而使得在特定语境下事物之间的相关性可以由向量的相似度来衡量。
04.
因果推理范式
常见的AI模型往往是知其然不知其所以然,模型能够根据部分已知属性预测出其他信息但并不知其因果关系。例如,模型能够根据地面湿润预测天气是雨天,或者根据下雨预测地面湿润,但是无法知道是下雨导致地面湿而不是地面湿导致下雨。因果推理范式是通过将各个事件的影响关系以图的形式进行表达,定量计算出各个事件之间的因果影响关系,并实现干预及反事实假设的效果预估。
乘风模型持续管理平台
提供 Graph AI 模型从发布到结果使用的全流程管理
向业务人员提供 Graph AI 模型的持续学习、模型监控、结果干预、模型解释等能力;并在结果使用环节提供高度抽象的API供业务系统调用。在使用 Graph AI 的每个业务环节都为业务人员深思熟虑。
实时预测
批流一体数据接入、图模型实时预测
模型监控
模型特征、模型结果持续监控
模型解释
多种类型模型结果解释工具
模型使用
多语言模型结果调用SDK
平台性能
全面符合业务所需构图和模型性能
大规模图数据
支持亿级节点、十几级边
丰富特征工程库
支持40多种数据处理、图特征工程模型组件
高性能图模型框架
支持多机分布式图数据处理、GPU加速图模型训练、毫秒级图模型实时预测
行业赋能
从关联视角,重新认识数据
关联计算平台创新性数据分析和智能决策产品能力,已广泛赋能各大行业应用
金融科技
信贷风控、反欺诈、反套现、反洗钱、高价值客户挖掘、证券投研分析、财务舞弊分析
医疗与生命科学
临床辅助诊断、药品效用分析、病因构成预测
军工安全
作战效能评估、战场态势认知、数据安全威胁预警
从关联出发,赋能行业智能化转型
基于关联计算平台能力,同时辅助提供场景解决方案咨询、模型优化等技术服务推动行业智能化落地
关于我们
公司介绍
西安识庐慧图信息科技有限公司,简称“识庐慧图”,专注于图神经网络(GNN)技术在实际业务中的应用落地,自主研发慧图智能关联计算平台。公司自成立受到投资人青睐,完成数百万融资。识庐慧图致力于“从关联视角,重新认识数据”,面向金融风控、高净值用户挖掘、舆情洞察、经营分析、智慧军工等场景提供解决方案,提升企业运营效率,辅助企业拥有最优决策的能力。
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