什么是机器学习平台？企业应该如何用好机器学习平台？
企业如何用好机器学习平台？
什么是一个机器学习的平台呢？因为提供机器学习是人工智能的实现方法，那么这个平台就是AI算法工程师实现人工智能算法所需要的工具集，为什么是工具集而不是工具；因为平台的定义绝不仅仅是单一功能的，而是涵盖了从0到1如何实现一个算法模型的数据准备、算法模型选择、验证、测试与优化、量化与部署，即从无到最终实现。因为这是一个相对复杂的系统工程，每一个步骤或者是每一个不同类型的任务需要的工具就会有差别，因此我们需要一个机器学习平台提供端到端闭环的完整服务。
而在企业的实际业务场景之中，为了能让模式识别与机器学习真正作用于业务实质的提质增效上，就必须让机器学习分析深度结合企业的自身业务。这样一来，我们就不能让AI工具的应用只限制在技术团队之中，还是需要让普通业务人员也能参与到模型分析的工作中。
Tempo AI让机器学习应用更简单！
传统的分析建模工作必须通过编码进行，有很高的技术门槛。而Tempo AI中提供编码和可视化拖拽两种不同的建模方式。其中一键建模和可视化拖拽的建模方式，可以帮助普通业务人员结合业务场景，通过拖拉拽的方式将封装好的算法组件进行组合并对机器学习流程进行可视化构建，只需2分钟即可灵活快速完成建模。
而针对于专业数据科学家的需求，Tempo AI也支持Jupyter建模，以及R、Java、Python、Scala、Matlab、PySpark、Tensorflow等多语言混合编程，实现个性化数据处理及业务特有算法，自由可扩展。
多种建模方式，让普通的业务人员和专业的数据科学家都可以利用机器学习平台完成自己的分析建模工作，助力企业打造“全民数据科学家”的数据运营文化建设。
在IDC2021年中国2021年人工智能市场份额调查中，美林数据占有份额进入中国机器学习平台市场前五，充分证明广大企业对于美林数据Tempo AI产品能力的认可。
美林数据Tempo AI人工智能平台，自发布以来，以极简的建模流程、自动化、智能化的分析模型构建能力，帮助数百家企业实现从数据接入、数据探索、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署到最终的工程化应用的全流程“端对端”解决方案，借助AI分析技术，帮助企业更快更准确找到业务核心症结。
