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DataExa:做全景价值洞察平台,让AI降低门槛减少工作量

DataExa:做全景价值洞察平台,让AI降低门槛减少工作量

Xtecher原创 丨 科技快讯

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2017-08-22

赵逸禅

Xtecher特稿作者

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各行各业在逐渐发展的过程中,积累了大量的数据,人们发现数据中产生很大的价值。其中发现了诸多痛点,如垂直行业的数据难以整合打通、大公司的产品较为分散、数据智能综合型团队非常稀缺。

 

很多创企选择从行业角度切入,帮助某行业提供解决方案。但DataExa与众不同,它要做一套通用的数据智能应用产品与解决方案,帮助数据科学工作者在数据智能全生命周期中实现自动化和傻瓜化,降低数据科学的门槛,让AI平民化。

 

DataExa创始人兼CEO洪万福介绍,公司创始团队都有十余年的政企信息化服务经验,历经了行业从信息化到商业智能,再到大数据,以及这两年人工智能的发展,特别是做数据智能相关工作时,深刻体会到行业在业务智能化中的痛点,所以萌生做综合平台的想法。

 

DataExa主要有两款产品,分别是认知计算平台DataExa-Sati和数据洞察平台DataExa-Insight。

 

DataExa-Sati是一个智能语义计算平台,基于自然语言处理、图存储计算、问答系统等技术,帮助用户构建行业知识图谱构建体系。平台包括五大模块,分别是行业知识图谱构建系统、图计算引擎、图谱综合分析引擎、知识计算推理引擎和大规模图谱可视化系统。

 

行业知识图谱构建系统提供了一套比较完整,同时包含自动化和半自动化的图谱构建系统,举个例子,用户可以向系统提供一个网站或一些文档,系统会自动提取里面的人物、地点、机构、时间、事件等关键实体及属性,同时根据文本中的语义去自动抽取关系,最后形成一个图谱模型,并进行存储。当然,系统也支持客户以可视化、傻瓜化的方式进行半自动知识提取。

 

图计算引擎DataExa-Graph是平台中的一个亮点。它提供了50多个图算法,150多种功能,并能够根据场景调整算法,而很多基于人工智能的企业情报分析和风险控制系统,通常只有3-5个算法。洪万福特别提到,它的性能是一个亮点,产品支持万亿级复杂网络的分布式分析处理,而百度是最早做知识图谱的公司之一,其公开的百科图谱只支持数亿级别。产品可在毫秒级别内实现N度(N>200)关系挖掘,而同类产品往往在秒级。

 

知识计算推理引擎,它和能根据问题直接给出答案的网站Wolfram|Alpha类似,目前内置了一些推理器,包括基于表征学习的逻辑推理,规则引擎推理,语义计算,数学运算等推理器。该引擎可以用来做融资并购的推理,把数据转换为图谱。知识计算推理是根据已知数据推理出结论,不涉及预测。

 

图谱综合分析引擎和大规模图谱可视化系统主要提供一套交互性、可视化的图谱分析工具。

 

平台还提供了多种工具,如爬虫工具、数据导入工具等,方便用户获取数据并转换成合适的形式。

 

DataExa-Insight是一个企业级的可视化机器学习、深度学习平台,平台的开发集成了Spark、Keras、Tensorflow、CNTK等框架。平台内置了40余种机器学习算法,100多个神经网络层,一键部署训练。

 

DataExa-Insight能够满足不同使用者的需求:数据科学家能够将工作重心放在建模和算法上,平台能够帮助他们进行数据预处理,处理的过程可控;对于数据分析师,平台能助其进行算法上的准备,评估模型的优劣;对于不太懂数据的业务分析师,平台能提供向导模式,修改数据源即可。

 

据了解,很多云服务商也提供了类似的服务,但主要面向于公有云,而DataExa-Insight则支持私有云、公有云、混合云等基础设施。洪万福认为,大型企业要使用深度学习平台,私有云是更好的选择(数据安全和数据集成难易度等方面考虑)。DataExa-Insight的算法组件数量也超过了很多大厂商,根据行业算法范例供参考。

 

DataExa的产品目前主要用在三个领域,第一类是和各运营商合作,结合运营商的数据进行行业数据智能落地;第二类是在公共安全领域,将技术用在反恐情报、技侦等业务;第三类是用在消费金融大数据领域的征信风控。

 

DataExa此前曾于去年七月获得千万级天使投资。

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