プラットフォームの特色

  • 分散収集

    私達の分散型採集プラットフォームは統一マスター管理を採用しており、同時に大量のウェブサイトを取り込むことができます。自動的にネットワークを手配し、計算し、資源を蓄え、後期開発コストを大幅に低減しました。

  • 周期性収集

    異なるウェブサイト、ソーシャルネットワークの異なるサイクルに対するデータ収集をサポートし、リアルタイムで世論を監視するなどの突発的な情報の実現に役立つ。

  • AIとの協調

    私達の深度学習プラットフォームは増分学習、移転学習アルゴリズムを実現し、知能は時間の経過に従って絶えず強化され、お客様の気持ちに合う分類、ラベル、画像認識などのアルゴリズムを次第に訓練することができます。

分散型データ収集

従来のオープンソースデータの収集は、単一サーバーモードが多く、大量のウェブサイトの収集作業に対しては、人工的に横分割する必要があります。ウェブサイトの周期性の採集の需要は大いに人工参加の負担を増加しました。私たちの分散デザインは、大量のウェブサイトの周期的な収集を統一的に管理することができます。マスターは自動的にネットワークをスケジューリングし、資源を計算し、保存し、資源利用を最大化し、後期のプロセス化開発のコストを節約することができます。

AIと融合したアルゴリズム

深度学習のオフライン学習を実現しただけではなく、お客様のためにトレーニングの分類、ラベル、画像認識などのアルゴリズムを定着させ、自然言語処理の増分学習と移転学習を実現しました。