主流学习框架适配
多种机器学习框架的适配，如PyTorch、TensorFlow等，可快速进行模型设计、训练和部署，缩短转化时间，提升开发效率。
可视化训练流程
提供可视化流程创建，通过拖拽操作连接所需的组件，即可实现流程创建，降低模型开发的技术门槛，提高训练流程创建的效率。
模型全周期管理
全面的模型生命周期管理，确保模型从创建到下线的每个环节都能得到有效的管理和优化。
简化开发过程
无需深入掌握算法的实现原理，提供向导式建模构建，支持更广泛的用户参与实施机器学习的模型训练任务，降低用户使用门槛。
某高速收费站智慧管控项目-车流量预测模型
高速公路收费站作为关键环节，对车辆的通行效率和交通拥堵起到关键影响，准确预测高速公里收费站的车辆流量对于交通管理和优化运营至关重要。利用机器学习方法结合历史数据和天气、节假日等因素构建车流量预测模型。利用车流量预测模型，通过对当前收费站实际情况分析，给出车流量预测信息，收费站通过分析结果，实时调整运营策略，实现提高车辆通行效率，减少拥堵。
某银行信贷管理项目-金融风险评估模型
在金融行业中，为解决银行及金融机构因信贷风险评估不准确而遭遇坏账的问题，从客户历史交易记录、信用评分及其他财务数据中收集信息，用于训练风险评估模型，与现有信贷管理系统对接，实时获取申请者的最新财务数据。通过模型分析，输出申请者的信用评分，根据该评分判定其信贷风险水平，有助于在信贷审批过程中及时识别潜在风险，避免不良贷款增加。该模型也可应用于保险行业（如理赔风险评估、定价模型等）及企业战略规划（如市场进入风险评估、投资决策等），提升整体风险管理能力。
某高速收费站智慧管控项目-高速打逃模型
现阶段，高速打逃的主要手段是依靠人工的经验来进行高速抓逃，而这种方式效率低下，准确率较低。并且抓逃范围仅限于稽核人员当前所处的收费站，很难以达到全路网范围内的精准打逃。针对这种情况，以高速收费站百万级高速通行记录为数据基础，通过对高速逃费行为的分析，确认算法模型的输入特征值，经过大量数据的训练构建数据模型，并通过不断的模型优化再训练提升模型准确率，最终形成完整的、准确率高的高速打逃模型。再结合高速公路实际的管理方法，达到精准预测、精准定位的目标。
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