机器学习平台

KML（Kingsoft Cloud Machine Learning）一款专注传统机器学习场景的一站式数据科学平台，支持多种开发方式、支持主流的机器学习算法，结合Spark集群提供分布式内存计算的强大性能，为用户提供模型开发、模型训练、模型部署等一站式机器学习服务

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核心优势

支持拖拽式、notebook两种开发方式，根据用户使用习惯，可快速进行模型开发

内置丰富的算法，覆盖从数据导入、处理、特征工程、模型训练、评估、导出等AI模型开发需求

提供了丰富的可视化功能，通过数据可视化，让用户高效直观的了解数据的全貌。通过模型可视化，可直观方便的辨别模型的质量，判断优化方案

支持基于Spark的分布式训练和单机训练，用户可根据使用场景快速切换，极大提升训练效率

传统过编程进行建模的方式门槛高、不直观，业务分析人员很难快速上手。可视化workflow将模型训练全流程用简单、明了、可视化的方式进行展示，无需进行代码调试，通过简单的托拉拽即可完成建模

KML同样支持通过notebook交互式建模，并内置King-SDK，可覆盖从数据导入-数据处理-模型创建-模型评估-模型注册-模型部署一站式AI服务流程

KML内置丰富的算法资源，覆盖常用的99%的算法资源，包括数据导入、处理、特征工程、模型训练、评估、导出等AI模型开发需求

KML设立了全面的、多维度的模型评估体系，用直观的图像将模型的各类评估指标进行全面的展示，大幅提升模型效果评估的效率

KML集成了多种机器学习引擎，包括、spark、R、python等用户可选择适宜的引擎进行快速开发

KML内置丰富的行业工作流模板，通过替换数据可快速的进行业务的预研

支持团队协作开发；支持数据、模型、workflow、notebook模块共享，避免重复性工作，进行知识沉淀