平台简介
产品特性
平台优势
相关算法
平台简介
提供算法的统一管理、场景化的算法配置等功能,支持算法的统一接入,智能化的数据分析、特征提取、算法服务动态调参、模式优化,同时支持算法的智能化调度,具备高可用、高并发的性能,为上层业务以及产品提供强大的算法能力。
产品特性
1.算法管理
支持算法管理以及添加算法服务,对平台中的算法进行集中管理以及为应用场景的算法使用进行分配,以支撑丰富的应用场景。
2.场景管理
以应用场景的形式支撑上层应用对算法的调用,为不同的应用场景匹配不同的算法。
3.容器实例管理
容器内可选择场景和算法,可根据场景算法的数量自由配置CPU、MEM、GPU等资源的份额。
平台优势
1.丰富
内置丰富的算法库,开箱即用,可支撑单/多指标异常检测、日志解析、单指标预测、根因分析与推荐、告警降噪等运维场景。
2.开放
提供标准、通用的API接口,输出工程化的算法能力,通过应用场景为上层应用或者产品提供统一的算法以及算法模型服务。
3.对比调优
对上层应用所调用的算法泛型,DOIA产品不仅支持查看运行结果,还支持同一条数据的处理结果对比,帮助用户优化泛型,为具体场景所用。
4.可扩展
开放型的算法平台,支持算法的扩展,更多算法可持续更新。同时支持基于已有算法自定义泛型,通过不同的算法参数模版供上层应用。
相关算法
相关资讯
人工神经网络(ANN/NN)、感知机(PLA)
人工神经网络( Artificial Neural Network, 简写为ANN)也简称为神经网络(NN)。是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)结构和功能的 计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别输入层,输出层以及隐藏层。
深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识
卷积神经网络(CNN),这是深度学习算法应用最成功的领域之一,卷积神经网络包括一维卷积神经网络,二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理,二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别,三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。
中国人工智能行业现状及前景展望
宏观层面上对我国当前的人工智能产业链进行了梳理,并在此基础上分析了我国人工智能产业链的基本特征。
人工智能应用在哪些领域?
人工智能AI已逐步进入人们的生活,并应用到各个领域,它给很多行业带来了巨大的经济利益,同时也给人们的生活带来了极大的变化和方便。那么,人工智能应用能在哪些方面发挥作用呢?接下来,小编就为大家介绍人工智能的主要应用场景,解答一下人工智能应用能在哪些方面发挥作用,一起来看看吧。
十大最受欢迎的AI算法模型
在 “没有免费的午餐”问题是古老的“没有一个放之四海而皆准的所有”问题的AI / ML行业适应。企业面临的一系列问题是巨大的,用于解决这些问题的ML模型的种类非常广泛,因为有些算法在处理某些类型的问题方面比其他算法更好。
图像识别技术是什么?
随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术也随之产生和发展,并逐渐成为人工智能领域的一个重要组成部分,在面部识别、指纹识别、医学诊断等领域中得到广泛应用,发挥着重要作用。