核心技术
以视觉+语音等多模态感知为基础,建立视觉认知,语言认知,环境认知等多模态认知融合,打造多模态理解决策系统
森罗自动化机器学习平台
近年来,尽管进⼊机器学习/深度学习领域的⼈数激增,但对机器学习专家的需求依然超过了供应。为了解决这⼀差距,布尔艺数研发了 ⾯向普通⽤户友好的森罗⾃动化机器学习平台(简称森罗AutoML)
森罗AutoML秉承易⽤性和灵活性兼顾的设计理念:
包含全数据流可视化操作的⽤户界⾯ 定义主流机器学习/深度学习算法模型的简单、统⼀接⼝
为⾼级⽤户提供模型,操作⾃定义包装器,解决⾮标准场景问题
⾃动化机器学习⼯作流,集成数据预处理,特征⼯程和模型训练与部署
万象多模态推荐算法平台
近年来互联⽹信息模态愈发多样化,短视频、匿名社区等App快速发展。更加有效整合视频、语⾳、⽂字、社区、操作历史等多模态信息, 布尔艺数台基于底层的计算机视觉、⾃然语⾔处理和图挖掘技术法打造了万象多模态推荐算法平台:
视频流、语⾳流、⽂字流、社区图数据⽀持
特征、召回、排序模型冷热互备,保障系统稳定性和迭代能⼒
基于海量开源数据预训练,能⼒快速迁移,⽀持冷启动
算法定制实施案例
助力企业全面提升生产效率和品质,让AI真正造福于人,助推企业从数字化到智慧化转型升级
国家电网水电站预测
⽔电站⼊库流量预测、发电曲线预测模型研发及部署;通过对流域沿线多个⽓象 站点数据、遥感数据的采集分析,系统性分析⼊库流量与不同⽓象站点数据间的 协同关系、时滞关系,挖掘有效特征,利⽤DeepAR、Time-Transformer、GBDT 等多种模型进⾏融合预测,同时建⽴流量蒸发沉降物理模型和时间序列模型,对 预测结果进⾏修正,保证预测结果的鲁棒性。
招商银行
银⾏客户⼩额贷款催收模型研发、部署。并与客户数据流全联通,上线后违约 率降低8%,需⼈⼯审核量仅为部署前32%;利⽤数据挖掘算法构建特征,再 使⽤评分卡模型。保持传统⻛控特征筛选的严格标准,但使⽤机器学习模型。 ⼤规模样本结合机器学习,保证模型的稳定和泛化。
高尔夫AI教练系统
⾼尔夫AI教练系统;AI教练系统需要通过⼿机或⼯业摄像头采集视频数据中球杆、 ⼈体姿态数据实时分析,进⾏打分和姿态纠错。系统底层为迁移训练的⾼尔夫球 感检测模型及⼈体关键点检测模型,并在上层通过跨帧动⼒学算法,进⾏检测修 正和平滑,并打分纠错。系统分⼿机App版本和本地离线版本,保障多场景应⽤ 能⼒。
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