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达尔文自动化机器学习平台提供了以下价值:
数据科学家
加速用例的原型化和模型的细化 简化数千种型号的开发和维护 控制过程的每个方面，并将其集成到您现有的工具链中
业务分析师
毫不费力地创建直接作用于数据的模型 加快对推动业务影响的洞察力的提取 通过可解释的AI透明地交流发现
高管
高效地推动整个组织的大规模人工智能创新 增加人才，使其专注于影响利润的人工智能项目 在不牺牲机会的情况下满足市场需求和时间目标
端到端模型生命周期
达尔文平台将模型生命周期中最耗时的步骤自动化，以确保模型的长期质量和可伸缩性.
DATA
准备
准备
引导数据准备
达尔文可以帮助你发现你的数据集中的潜在问题，建议你用最好的方法来解决这些问题自动化的机器
学习
学习
数据清理
达尔文使用数据准备配置文件自动将你的数据集转换成一种可用的形式，用于算法开发自动化的机器
学习
学习
特征生成与选择
达尔文会从数据中自动生成数十个特征，以寻求更好的解决方案自动化的机器
学习
学习
算法搜索与优化
通过neuroevolution, 达尔文自定义构建了多代模型，以找到适合您的数据的最优解决方案模型
操作化
操作化
模型部署
达尔文通过引导连接数据源和模型健康监测将您的模型投入生产DATA
准备
准备
引导数据准备
达尔文可以帮助你发现你的数据集中的潜在问题，建议你用最好的方法来解决这些问题自动化的机器
学习 
学习
数据清理
达尔文使用数据准备配置文件自动将你的数据集转换成一种可用的形式，用于算法开发特征生成与选择
达尔文会从数据中自动生成数十个特征，以寻求更好的解决方案算法搜索与优化
通过neuroevolution, 达尔文自定义构建了多代模型，以找到适合您的数据的最优解决方案模型
操作化
操作化
模型部署
达尔文通过引导连接数据源和模型健康监测将您的模型投入生产引导数据准备
交互式地发现和解决数据集中的问题
评估数据集的质量
发现数据缺失、统计方差低、数据类型不正确等问题.
修复数据集中的问题
获取建议，以交互式地修复数据集中的问题，并使其可用于模型构建过程.
自动化的模型建立
生成完全适合你的数据的自定义模型
利用遗传算法的力量
基于达尔文专利的神经进化方法自动定制模型的创建.
控制模型构建过程
直观地调整训练参数，将您的模型带到下一个水平，并达到您需要的准确性.
了解主要的预测驱动因素
通过可解释的模型结果提取洞察力并告知决策，这些模型结果会在数据集中显示出什么是重要的.
模型操作化
零代码模型部署和维护
连接数据源
通过直观地创建数据管道，将新数据输入到部署的模型中，打破数据竖井.
自动化模型执行
动态地创建模型执行管道，以获得对传入数据的实时预测.
健康监测模型
根据预测的可信度跟踪已部署模型的运行状况，以通知模型维护任务.
用例工厂
92%的准确率
确定有贷款违约和拖欠风险的客户.
94%的准确率
找出有流失风险的客户
80%的准确率
识别有逾期风险的交易
80%的准确率
检测电子交易中的欺诈活动
完美的分类
对地下钻头工作状态进行分类
90%的准确率
在装配过程中预测汽车零件的质量
83%的准确率
识别商用飞机部件的退化情况
90%的准确率
铁矿石生产过程中杂质检测
每个场景的模型的准确性取决于输入数据集的质量和相关性.