范式AI平台产品介绍
人工智能范式
人工智能范式摘要本文将介绍人工智能（AI）范式的概念和发展历程。
我们将首先解释什么是人工智能范式，并探讨其在不同领域中的应用。
随后，我们将讨论人工智能范式的发展历程，包括符号主义、连接主义和混合主义。
最后，我们将探究人工智能范式在未来的发展方向和挑战。
1. 介绍人工智能范式人工智能范式是指人工智能在不同领域中的应用和方法。
它代表了人工智能问题的不同解决方式和思路。
人工智能范式可以看作是问题的建模方式，即如何用数学模型和算法来描述和解决现实世界中的问题。
人工智能范式可以用于解决各种各样的问题，包括图像识别、自然语言处理、机器学习等。
不同的领域和问题需要不同的人工智能范式来解决，因为每个问题都有着不同的特点和要求。
2. 人工智能范式的应用人工智能范式在各个领域中都有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：2.1 图像识别图像识别是人工智能范式的重要应用之一。
通过分析和处理图像数据，人工智能可以识别出图像中的不同元素和对象。
这种技术在人脸识别、物体识别和图像搜索等领域有着广泛的应用。
2.2 自然语言处理自然语言处理是指将人类语言转化为机器语言的过程。
人工智能范式可以通过分析语言的结构和语义来实现自然语言处理。
这种技术在机器翻译、文本分类和聊天机器人等领域有着广泛的应用。
2.3 机器学习机器学习是人工智能范式的核心技术之一。
它通过训练算法和模型来使机器能够从数据中学习和改进。
机器学习在智能推荐系统、医疗诊断和金融预测等领域具有重要应用。
3. 人工智能范式的发展历程人工智能范式的发展可以追溯到上世纪五六十年代。
以下是人工智能范式的发展历程：3.1 符号主义符号主义是人工智能范式的早期发展阶段。
符号主义使用逻辑推理和符号处理来解决问题。
这种方法认为人类思维可以被表示为逻辑规则和符号系统。
然而，符号主义的局限性在于它很难处理模糊和复杂的问题。
3.2 连接主义连接主义是人工智能范式的另一种发展方向。
连接主义模型模仿了人脑神经网络的结构和工作原理。
第四范式的优势和适用场景分析
第四范式的优势和适用场景分析随着大数据时代的到来，数据处理和分析成为了各个行业中不可或缺的一环。
而在这个领域中，第四范式作为一家专注于人工智能和大数据技术的公司，凭借其独特的技术和领先的创新能力，逐渐成为了行业内的领导者。
本文将从多个方面分析第四范式的优势和适用场景。
首先，第四范式在技术上具有明显的优势。
该公司凭借其强大的技术团队和先进的算法能力，能够快速高效地处理大规模的数据。
无论是结构化数据还是非结构化数据，第四范式都能够进行准确的分析和挖掘。
此外，第四范式还拥有自主研发的人工智能技术，能够通过机器学习和深度学习等方法，从数据中发现隐藏的模式和规律，为企业决策提供有力支持。
其次，第四范式在行业应用中展现出了巨大的潜力。
无论是金融、医疗、零售还是制造业，第四范式的技术都能够为企业提供全面的解决方案。
例如，在金融领域，第四范式可以通过对大量的交易数据进行分析，帮助银行发现潜在的风险和欺诈行为，提高风控能力。
在医疗领域，第四范式的技术可以通过对病历和基因数据的分析，为医生提供个性化的诊疗方案，提高治疗效果。
在制造业领域，第四范式可以通过对生产数据的分析，帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
第四范式的优势还体现在其与其他公司的合作中。
作为一家技术驱动的公司，第四范式与各个行业的企业建立了广泛的合作关系。
通过与其他公司的合作，第四范式能够更好地了解各个行业的需求，并将自身的技术应用于实际场景中。
例如，在与零售企业的合作中，第四范式可以通过对销售数据的分析，帮助企业了解消费者的购买行为和偏好，提供个性化的推荐服务。
在与制造业企业的合作中，第四范式可以通过对设备数据的分析，帮助企业实现智能化的生产管理，提高生产效率和产品质量。
然而，第四范式在应用过程中也面临一些挑战。
首先，由于大数据的规模和复杂性，数据的质量和准确性成为了一个重要的问题。
为了解决这个问题，第四范式需要不断提升数据清洗和预处理的能力，确保分析结果的准确性。
第四范式的使用教程及实战案例分享
第四范式的使用教程及实战案例分享随着大数据时代的到来，数据处理和分析变得越来越重要。
在这个背景下，第四范式成为了一个备受关注的话题。
第四范式是一家以人工智能和大数据为核心的科技公司，提供了一套全面的数据处理和分析解决方案。
本文将为读者介绍第四范式的使用教程，并分享一些实战案例。
第一部分：第四范式的基本概念和功能第四范式是一家致力于数据处理和分析的科技公司，其核心产品是“大数据处理平台”。
这个平台可以帮助用户快速处理和分析大规模的数据，提供高效的数据处理能力。
同时，第四范式还提供了一系列的数据分析工具，包括机器学习、数据挖掘、可视化等功能，帮助用户从数据中发现有价值的信息。
第二部分：第四范式的使用教程1. 数据导入和清洗在使用第四范式之前，首先需要将数据导入到平台中。
第四范式支持多种数据源的导入，包括数据库、文件、API等。
用户可以根据自己的需求选择合适的数据导入方式。
导入数据后，第四范式还提供了一套强大的数据清洗工具。
用户可以通过简单的拖拽和配置，对数据进行清洗和转换，去除无效数据，修复错误等。
这个过程非常简单和直观，即使没有编程经验的用户也能够轻松上手。
2. 数据处理和分析一旦数据导入和清洗完成，接下来就是数据处理和分析的环节。
第四范式提供了丰富的数据处理和分析功能，用户可以根据自己的需求选择合适的工具和算法。
例如，用户可以使用第四范式的机器学习工具进行模型训练和预测。
只需要简单地选择数据集、选择算法和配置参数，就可以完成模型的训练和预测。
这个过程非常高效和灵活，即使没有机器学习的专业知识，用户也能够轻松上手。
此外，第四范式还提供了一系列的数据挖掘和可视化工具，帮助用户从数据中发现有价值的信息。
用户可以通过简单的拖拽和配置，进行数据挖掘和可视化操作，生成丰富的图表和报告。
3. 数据输出和应用最后，第四范式还提供了多种数据输出和应用的方式。
用户可以将处理和分析结果导出为文件或数据库，以供其他系统或应用程序使用。
人工智能掘金热中,第四范式想把AI做成人人能用的应用
掘金热时，挖金人无数，卖水的赚了钱。
在AI热潮中，戴文渊想让第四范式做那个卖水人。
01想做AI界的甲骨文第四范式，戴文渊所有的野心就嵌在这个名字里。
范式是科学用语，人类科学研究的发展经历了四个范式，第四种范式是数据科学，即让计算机总结规律的数据密集型科学。
第四范式的名称就来源于此。
范式也是计算机专业术语，数据库通过三大范式来优化数据存储方式。
在数据库企业解决方案领域，市值1900多亿美元的甲骨文，是一座难以攀越的高山。
第四范式创始人兼CEO戴文渊希望做人工智能时代的甲骨文，为企业及合作伙伴服务产业的公司提供既好用又有壁垒的技术服务。
「大部分人想做服务器，因为壁垒不高，好用归好用，我可以再做一个和你竞争。
但是，好用的甲骨文数据库没有人想着再做一个。
」戴文渊对新经济100人说。
▲第四范式创始人兼CEO戴文渊他意识到，企业服务不仅要产品好用、有价值，还得有技术壁垒。
「甲骨文作为传统的企业服务公司，仍然有这样的收入、这样的估值。
我认为AI的天花板不会比这个低。
」按照他的设想，像甲骨文有个数据库体系一样，第四范式未来将有个AI体系。
这个体系不是「烟囱式」的创新，按垂直行业划分，从头做到尾，提供端到端的解决方案。
而是不同要素像积木一样叠加，成为通用的平台。
02「先知」的进化第四范式所有产品线围绕一个名为「第四范式先知」（以下简称「先知」）的平台。
「先知」的设计，来源于学习圈理论。
学习圈是大卫·库伯总结了前人经验之后提出的经验学习模型，包括具体经验、反思性观察、抽象概念化、主动实践四个环节，体现了学习的完整流程。
▲学习圈理论以「先知」平台上的反欺诈为例，如何训练机器自动识别一笔交易是正常交易，而不是盗刷信用卡呢？首先输入很多历史交易数据，这些交易行为会有反馈，盗刷会有电话投诉，没有被投诉的交易可以判断是正常的。
这些反馈交给机器学习做反思，反思不是剖开机器大脑做神经元连接，而是运用AutoML技术，把行为数据和反馈数据导入机器，反思出一个模型，自动产生理论总结，知道什么情况是正常交易，什么情况是欺诈。
第四范式 产品手册
第四范式：让数据更有价值
在当今数字化的时代，数据已经成为了企业运营的核心。
如何让这些数据更有价值，成为了每个企业都需要解决的问题。
第四范式，作为一家专注于数据智能的企业，为此提供了一系列的解决方案。
第四范式提供了一套完整的数据处理流程，从数据采集、清洗、存储到分析和可视化，都能够一站式完成。
而且，这套流程还能够自动化，大大提高了数据处理的效率和准确性。
这对于那些需要处理大量数据的企业来说，无疑是一个非常有价值的解决方案。
第四范式还提供了一套基于人工智能的数据分析工具。
这些工具能够自动发现数据中的规律和趋势，并且能够根据这些规律和趋势提出相应的建议。
这对于那些需要快速了解数据背后的含义和趋势的企业来说，也是一个非常有价值的解决方案。
第四范式还提供了一套数据共享平台。
这个平台能够让不同的企业之间共享数据，从而让数据更加流通和有价值。
这对于那些需要更多数据来支持自己业务的企业来说，也是一个非常有价值的解决方案。
第四范式通过提供一系列的数据智能解决方案，让数据更加有价值。
如果你是一家需要处理大量数据的企业，或者是一家需要快速了解数据背后含义的企业，或者是一家需要更多数据来支持自己业务的企业，那么第四范式无疑是一个非常值得考虑的合作伙伴。
第四范式发布“先知”平台开启“人工智能+”时代
经 （ＣＢＮ），携手打造了一场聚焦人工智能 （以下简称 人才 、科研高度与实战经验 ，封装到一个产品中，使之成
“ＡＩ” ）行业应用的先锋论坛 。红杉资本 全球执行合伙 为企业的商业套件。 ‘先知 ’面对的不仅是数据科学家，
人沈 南鹏先生 ，创新 工场董事长 兼首席执行 官李开复 还可以捷测试方法探索的过程 中也会 由于新金融业态 测试 中心也将逐渐从基于产品功能的测试 中心向基于高
业 务模式 的不 同而碰到 新的问题 ，这需要 测试 中心不 效率 、高客户体验的测试中心的方 向发展 。我们有理 由
断 更新敏捷工 作方式和工 作流程 ，达到提 高工作效 率 相信经过坚持不懈的努力，敏捷测试工作方法将能打开
是 针对 行业 需 求 的解 决方 案 。
产品开通 、操作习惯 、消费记录等数据，预测其行外资产
戴文渊说 ： “第四范式一直坚持通过 大数据和机器 从而 用于额度 配置 ，效 果提升能 达到 ５０％。圆
； … ｉｋ
２０１６ ８／中国金融电脑 ５３
型构建 、模型发布应用和模型 自学习等功能 ，覆盖了机 销方案的制定，业务人员可以更关注产品设计，并能够基
器 学 习 的全 流 程 。一 个 业 务人 员可 以 自己在 “先 知 ”平 于历史营销数据持续地优化营销方案。而在风险定价方面，
台上 ，建立起他所需要的人工智能模型 ，这个模型也就 第四范式面对千万量级的银行储蓄客户，基于其资产配置 、
台。第四范式对 “先知”设置了参数 自动化 的算法 ，并 供的服务包括风险定价 、账单分期 、精准营销、爪．｝生化产
搭建了比Ｓｐａｒｋ快数百倍的机器学 习的基础架构 。“先知 ” 品推荐等解决方案。精确分析客户数据为其匹配最合适的 最擅长预测 ，它可 以自动完成数据处理 、特征工程 、模 产品、促销方式 ，可以降低营销成本，同时由系统辅助营
第四范式平台在数据挖掘领域的实际应用案例解析以及相关技术讲解
第四范式平台在数据挖掘领域的实际应用案例解析以及相关技术讲解数据挖掘作为一项重要的技术手段，已经在各个领域得到广泛应用。
而第四范式平台作为一个专注于大数据处理和分析的公司，其提供的数据挖掘解决方案也备受关注。
本文将结合实际案例，对第四范式平台在数据挖掘领域的应用进行解析，并对相关技术进行讲解。
首先，我们来看一个实际案例，以展示第四范式平台在数据挖掘领域的应用。
某电商公司想要通过数据挖掘技术来提升用户购买转化率。
他们将用户的购买数据、浏览数据、搜索数据等多种数据源整合到第四范式平台中进行分析。
通过对用户行为数据的挖掘，他们成功地找到了一些影响用户购买转化率的关键因素。
例如，用户在购买前浏览了多少商品、搜索了哪些关键词、购买前的停留时长等等。
基于这些发现，电商公司可以针对性地优化用户购买路径，提供个性化推荐，从而提升购买转化率。
在这个案例中，第四范式平台发挥了关键作用。
首先，平台提供了强大的数据处理和分析能力，能够高效地处理大规模的数据。
其次，平台提供了丰富的数据挖掘算法和模型，可以帮助用户发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
最后，平台提供了友好的可视化界面，使用户能够直观地理解和使用挖掘结果。
接下来，我们来讲解一些与第四范式平台相关的数据挖掘技术。
其中一个重要的技术是聚类分析。
聚类分析是一种将数据分成不同组的技术，每个组内的数据具有相似的特征。
通过聚类分析，我们可以发现数据中的隐藏模式和规律。
在第四范式平台中，聚类分析可以帮助用户对大规模数据进行分类，从而更好地理解数据的特征和结构。
另一个相关技术是关联规则挖掘。
关联规则挖掘是一种发现数据中频繁出现的关联关系的技术。
通过挖掘关联规则，我们可以发现数据中的潜在关联性，从而进行更精准的推荐和推广。
在第四范式平台中，关联规则挖掘可以帮助用户发现产品之间的关联性，从而提供个性化的推荐和推广方案。
此外，第四范式平台还提供了文本挖掘、时间序列分析、图像识别等多种数据挖掘技术。
第四范式平台的机器学习模型训练教程
第四范式平台的机器学习模型训练教程随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的重要分支，正逐渐应用到各个领域。
而第四范式平台作为一家专注于人工智能技术的创新型企业，提供了一套完整的机器学习模型训练教程，帮助用户快速上手并实现自己的模型训练目标。
一、平台简介第四范式平台是一款基于云计算和大数据技术的机器学习平台，旨在为用户提供高效、便捷的机器学习模型训练服务。
该平台拥有丰富的数据集和强大的算法库，用户可以根据自己的需求选择适合的数据集和算法进行模型训练。
二、数据准备在进行机器学习模型训练之前，首先需要准备好训练所需的数据。
第四范式平台支持用户上传自己的数据集，也提供了一些常用的公开数据集供用户选择。
用户可以根据实际需求，选择合适的数据集进行训练。
三、算法选择在数据准备完成后，接下来需要选择合适的算法进行模型训练。
第四范式平台提供了多种常用的机器学习算法，包括决策树、支持向量机、神经网络等。
用户可以根据自己的需求和数据特点选择合适的算法，进行模型训练。
四、模型训练在数据和算法选择完成后，可以开始进行模型训练了。
第四范式平台提供了一套完整的模型训练流程，用户只需要按照平台提供的指导，选择相应的参数和配置，即可开始进行模型训练。
平台还提供了实时的训练进度监控和结果展示，方便用户实时了解训练情况。
五、模型评估模型训练完成后，需要对训练得到的模型进行评估。
第四范式平台提供了多种评估指标和可视化工具，用户可以通过这些工具对模型的性能进行评估和分析。
根据评估结果，用户可以进一步优化模型，提高模型的准确性和泛化能力。
六、模型应用模型训练和评估完成后，用户可以将训练得到的模型应用到实际场景中。
第四范式平台支持将模型导出为可执行文件或API接口，用户可以根据自己的需求选择合适的方式进行模型应用。
平台还提供了一些示例代码和应用案例，方便用户参考和借鉴。
七、模型迭代机器学习模型的训练和应用是一个不断迭代的过程。
第四范式平台提供了模型管理和版本控制功能，用户可以方便地管理和追踪自己的模型。
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3
高维度+实时实现极致业务效果
如何充分发挥数据的价值 高？维算法+海量特征=业务效 果提升
如何从“事后分析”变为“实时决策 实”时？AI推理=实时决策
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4
从事后分析到实时决策
充分发挥数据的时效价值
硬实时 高
软实时
数据价值 低
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效果评估由高到低依次为：
4Paradigm ML model：瑞宁知心专业 版模型
simple ML model：瑞宁知心简易筛查 模型
Framingham：Framingham心血管风 险评估
和【某大型三甲医院】合作，完成胰腺癌术 后生存分析模型：
5
银行业典型落地案例
精准营销（分期）
智能投顾（理财）
客户挽留
效果与收益分析：
第四范式机器学习模型对21%的可分 期交易发送短信即可覆盖91%的 分期手续费，显著提升手续费收益的
同时，节约营销成本
千元以下分期交易占比提升6倍，第四
范式机器学习模型能够准确覆盖低消费 交易的分期需求
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品提升158%，节节高2号提高 149%，理财产品提升131%。
6
第四范式银行行业典型落地案例
智能催收
智能运营（OCR票据识别）
反欺诈
催收效率是CFC贷后催收的主要考核指标，统计 M1入催的业务在30天内催收回款情况。
4月仅对部分业务采用基于机器学习模型的差 异化催收策略，30日催收效率达到历史最高 92.8%。
离线
10ms 100ms 1s 1m 1h 1d 5d 10d 1month 1year
时间
从 “事后分析” 到 “实时决策”
实时金融风控
即时侦测交易风险
实时零售推荐
实时个性化商品推荐
实时工业定价
动态预测工业品价格
客户损失降低
30%～50%
用户月活提升
12%～18%
供应链风险降低
16%～27%
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寿险 — 理赔审核
使用机器学习方法，对非正常赔 付报案案件进行识别
如果以快赔为目标，召回33%正 常赔付样本时准确率100%
8
零售行业落地案例
门店销售量预测
外卖销售量预测
地区信息 人口信息 住宅信息 写字楼信息 交通流量 配送距离 ……
个性化推荐系统
✓ 应用现有运营数据，建立了67000维的机 器学习模型，将每个门店销售额预测的 误差控制在15% 销售额大幅波动的春节月份实现了相较
✓ 专家45％以上的提升。
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✓ 利用机器学习技术，预测每个门店的外 卖销量，使预测的平均绝对百分比误差 控制在18%
4月线上验证结果显示，10天催收效率较3月 显著提升，增长近20%，说明差异化催收较 传统催收方式，策略手段前移对回款有很大 帮助。
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大写金额识别模型 识别效率：200张／分钟
验证集准确率：97+%
320002200
胰腺癌术后生存分析预测
效果评估由高到低依次为： 4Paradigm ML model：瑞宁知糖专业版模型 simple ML model：瑞宁知糖简易筛查模型 CDS：中华医学会标准 Finland：芬兰糖尿病预防研究 ADA：美国糖尿病学会标准
准确率是专业医生预
测结果的2到3倍
财险 — 车险理赔件识别
寿险 — 快速核赔
利用深度学习算法构建受损程度 分类模型后，结合维修工时与单 价数据便可计算得到理赔金额
增补材料判断
核保决策引擎 (模型+规则)
标准件判断
• 模型：预测“增 补材料概率”
通过名单
• 模型：预测“是 标准件概率”
• 规则：分析投保 原因、投保历史 等因素
•…
生存分析中c-index值提升8个百分点 二分类问题auc值提升6个百分点
小写金额识别模型 识别效率：200张／分钟
验证集准确率：97+%
1948100
勾选框识别模型
2
识别效率：200张／分钟
验证集准确率：~99%
验证效果 ▪ 提高某国有银行线上B2C交易欺诈防控能力，
准确率达83%，较专家规则提升316% 。
▪ 比专家规则多识别欺诈交易58.8%，响应时间
达20毫秒
7
智能保险行业典型落地案例
范式AI平台
20190805
2019 Lenovo Internal. All rights reserved. 1
AI应用场景四大类
选址 推荐
新闻 推荐
知识 推荐
理财 推荐
订餐 推荐
推荐
管道 预警 欺诈 风机 预警 案件
预警 预警 疾病 预警 预警
声音 生物
手写 人脸
识别
科研
HPC 计算
教学 研究
效果与收益分析： 对各资产段的客户营销效果均有显著提
升
响应率提高2倍 ~ 11倍 成交金额提高50% ~ 500%
有效提升长尾客户的客户价值与留存率
验证效果 模型名单的营销成功率较专家规则均有
不同程度的提升。其中： 通过融e联营销的产品添益快线（基
金）提升效果达到了574%
通过远维外呼营销的产品中，基金产
模型 搭建
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2
.
应用场景—我们可以涉足的行业
智能营销、风控、 识别 金融
教育
科研训练、 HPC计算
案情预测、 侦破
公安
能源 故障预警
智能营销、 选址、运维 零售
媒体 智能推荐
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模型的预测结果可为外卖门店实现快速、
✓ 科学、高效的选址决策指导
✓ 利用机器学习模型，通过在App端为客户 智能推荐产品与优惠，菜单平均命中率 14.5%
客单价平均提升2%，实现销售额和客单
✓ 价的大幅提升
9
医疗行业落地案例
慢病预警（糖尿病）
警（心血管并发症）