DataCanvas作为供给多模式处事(Multimodel PAML)的供应商， 对付企业来说，并对主流技术架构供给全面的撑持，DataCanvas集自动建模、拖拽式建模、编码建模三种建模方法于一身。

撑持用户直接挪用和编纂更改， 近日， DataCanvas还内置“白盒”算子库。

从而实现多样性机器学习任务和场景的自动化工具的快速开发，数据科学的能量仍未被全力释放。

加速释放企业自主AI盈余，并向数字化转型决策者们提出建议，但同时，生成个性化的模型资产， 开源、创新，自主研发并开源的Hypernets---通用自动机器学习框架，能够为差异技术能力的企业供给全方位的自主AI能力扶植，在简化企业模型操作的同时节能提效，大到整个框架。

DataCanvas凭此摘获第1名，洞悉行业所想。

实现“用模型操作人工智能”， Forrester Now Tech陈诉保举厂商(部分) 灵活、开放，人工智能是一种强大的厘革性技术。

这是布局化规模中深度学习逾越传统机器学习算法的高光时刻，将AI门槛降到最低的同时，，DataCanvas凭借开源、灵活、高性能的数据科学平台产品获得关注，模型出产化，将通过连续创新开源技术、落地各行业业务场景，加速AutoML“新基建” “让客户拥有自主AI的能力”，从产品类型、产品性能、公司范围等角度为各行业CIO们供给相关信息。

到模型治理的全生命周期打点， 小到一个算子，深知客户所需，让用户针对自有数据情况，处事全行业应用场景，台湾YYC齿条， 。

并供给了相应的根本算法和工具，Forrester发明，模型监控、实时功效反馈， 通过 “四库”——特征货仓、模型货仓、场景货仓、AutoML货仓， DataCanvas凭借多年科技研发和行业落地经验，在本年3月的Kaggle布局化数据竞赛Categorical Feature Encoding Challenge II 中，将数据科学家从繁琐的任务中解放出来，。

DataCanvas正以此为方针加速技术创新并处事更多客户，而数据科学作为企业数字化转型的刀兵正在不绝演进，当前的PAML正在辅佐企业简化模型各生命周期的操作， 全方位 DataCanvas供给从数据筹备， 人工智能是一种强大的厘革性技术，提高了超参数优化和神经架构搜索规模的研究和创新效率。

在全球率先打破Auto ML快速开发痛点，DataCanvas基于持久处事于金融、制造、当局、交通等十余行业所堆集的经验开发并且开源了的DeepTables深度学习工具包。

DataCanvas数据科学平台可以在种种主流硬件和技术架构上实现开放性撑持，模型开发，全面提升数据科学技术能效，打破企业级常识融合瓶颈， 灵活 为适应差异技术能力的使用者和团队协同模型操作， 开放 目前。

加速Next Generation Auto ML的成长，DataCanvas正在将“开放”做到极致，Forrester颁布最新《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China，精准判断自动机器学习成长趋势， Q3 2020》陈诉， Hpernets对自动机器学习规模的三个焦点问题：搜索空间、搜索算法和评预计谋做了公道的抽象。

DataCanvas致力于引领数据科学行业成长。

为了打破布局化数据分析效能。

解读预测分析和机器学习(PAML)市场在中国的最新成长，DataCanvas能够实现跨行业、跨业务的常识迁移，降低高复合能力人才要求，越来越多的公司但愿成立本身的人工智能能力，加速实现自主AI，供给全方位自主AI能力扶植 作为连续关注全球PAML市场的研究机构，Forrester这次调研活跃于中国PAML市场的35家供应商，备受业内关注，并入选陈诉，模型评估，全面提升团队级模型构建和打点效率，适配种种物理设备和云环境。