【腾讯云】腾讯智能钛机器学习 TI-ML

智能钛机器学习（TI Machine Learning，TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测。智能钛系列产品支持公有云访问、私有化部署以及专属云部署。

腾讯智能钛机器学习的特性
一站式服务
与腾讯云的存储、计算能力无缝对接，一站式完成海量数据的存储和分析挖掘。

全流程管理
集数据处理、模型训练、预测、部署功能于一体，并提供公共数据集和业界模型，快速释放数据价值。

深度学习
支持 Tensorflow、Caffe、Torch 三大主流深度学习框架，并支持一机多卡、多机多卡模式的 GPU 分布式计算。

性能强大
搭载万兆网卡的大量 CPU/GPU 实体机以及针对分布式机器学习的加速算法，为 TB 级数据的模型训练提供坚实基础。

算法全面
在支持自定义算法的同时，还提供数据处理、分类、聚类、深度学习等上百种主流算法。

操作简便
命令行操作模式符合高阶客户使用习惯，灵活敏捷；可视化操作模式通过拖拉拽的方式拼接算法组件实现业务逻辑，界面友好易使用。

应用场景

金融
金融行业的客户具备多样性，如何根据客户历史数据，对相关客户进行针对性理财产品推荐，是提高工作效率，提升金融机构效益，和提升用户体验的关键。
TI 机器学习平台可以辅助金融机构建立用户购买行为预测模型，预测用户行为，从而对用户进行针对性理财产品推荐。

工业
传统的工业质检依赖大量人力，成本高且漏检率难以提升。TI 机器学习平台基于设备参数与生产图像对产品进行缺陷检测与缺陷分类，大大降低人力成本、提升缺陷检出率的同时帮助企业进行质量控制数字化管理。

教育
随着行业的兴起，各类 AI 算法大赛不断，如何提供满足各参赛队伍的使用习惯的工具，同时又能支撑数千人的高并发一直是各举办单位的痛点，TI 机器学习平台内置的丰富算法与框架组件满足不同用户的使用习惯，高性能集群稳定性可以支持大批量的训练任务。

客户案例
腾讯广告算法大赛
赛事
智能钛云商环境简单易用、快速复现大赛结果避免作弊等线下行为，作为赛题执行环境大幅提升赛事效率。

北京银行
金融
智能钛为北京银行建设了行级 AI 基础平台，为 AI 实现风控、营销优化等场景打下基础，并证明TI应对金融大数据量和复杂场景建模需求的能力。

碧桂园
房地产
智能钛搭建的图像分类/目标检测模型为碧桂园实现了精细化物业管理，TI 内置的机器视觉算法，大幅提升了建模效率。

华星光电
工业
智能钛基于设备参数数据与生产图像进行生产缺陷检测与分类，降低了企业人力成本、提升缺陷检出率。

海通证券
金融
智能钛基于历史行为数据，建立流失率预警模型，提前预测流失行为，及时挽留，帮助海通证券大幅提升客户挽留效率。

云南公安
政府
智能钛为云南公安研判打分、挖掘数据价值、快速搭建模型提供便利，有效提高了复杂场景的建模能力及对数据的利用率。

QQ
互联网
QQ基于Angel组件的高性能图计算能力，对QQ千亿级关系链数据进行共同好友计算，为千亿级图数据规模的好友推荐业务提供高效支撑。