模型开发 :提供强大的数据分析引擎、建模引擎,解决了大规模数据的工程难点;对信用卡亿级别样本的数据清洗和分析时间从月级别、周级别压缩至小时级别,提升数据处理工作效率;AI平台集群支撑18个核心业务系统、3大主管部门、14个支撑业务部门、30余家分行,成为行内智能化战略规划推进的中枢。
大模型开发 / 技术交流 大模型实训营 精选视频课程 12 13 赞过 2 评论 24577 看过 百度智能云千帆社区 《大模型应用实践》实训营第4期:【智能问数应用】SQLCoder 构建大模型数据分析助手 【直播间福利预告】直播间小助手评论区不定时发放千帆大模型平台不同金额代金券,届时请关注直播间哦!
离线应用场景 概览 离线数据分析适用于数据规模大、处理实时性要求不高的场景,例如用户行为分析、用户留存分析、报表统计等等。基于百度智能云大数据平台,用户可以便捷地实现离线数据分析,包括数据的采集、数据清洗、数据仓库以及商业智能展现。 需求场景 大数据离线分析场景 通常是指对海量数据进分析和处理,形成结果数据,供下一步数据应用使用。
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然而,传统的数据实时分析和处理工具,无法处理客户主观评价数据。为破解客户主观评价数据处理及客户主观情感量化计算的难题,基于百度飞桨(PaddlePaddle)以及飞桨框架下的情感识别预训练模型,国寿财险经过模型场景化调优,开发了NPS客户主观反馈情感识别模型,情感识别模型的准确率超过95%。
客户痛点 钢包的状态数据安全上云,并做到高压缩比存储,缩减存储成本; 钢包状态及历史数据分析,寻找隐患特征,并通过机器学习创建诊断模型; 钢包影像数据安全上云,并做到高压缩比存储,缩减存储成本; 钢包图像数据分析,并通过机器视觉查找隐患; 炼钢生产工艺数据通过物联网安全上云,并用工业大数据分析手段加以分析,实现降本增效。
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Alluxio 统一了存储在这些不同存储系统中的数据,为其上层数据驱动型应用提供统一的客户端 API 和全局命名空间。 Alluxio 项目源自 UC Berkeley 的 AMPLab,在伯克利数据分析栈 (Berkeley Data Analytics Stack, BDAS) 中扮演数据访问层的角色。 它以 Apache License 2.0 协议的方式开源。
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