Brightics Machine Learning
Nền tảng Machine Learning giúp quản lý toàn bộ vòng đời mô hình AI một cách trực quan và thuận tiện
Tính năng tự động hóa phân tích đa dạng
Bất kỳ ai cũng dễ dàng và nhanh chóng phát triển,
tận dụngdịch vụ phân tích AI.
Cung cấp nền tảng tích hợp cho mọi giai đoạn phân tích dữ liệu, giúp bất kỳ ai cũng có thể
bắt đầu phân tích dữ liệu một cách đơn giản, nhanh chóng tận dụng kết quả thông qua các ứng dụng phân tích.
Ưu điểm nổi bật chỉ có ở Brightics Machine Learning
Sử dụng công cụ phân tích trực quan dựa trên AI không cần lập trình (No-code AI), ngay cả người không chuyên cũng có thể tạo mô hình phân tích thông qua tính năng kéo và thả.
Trực quan hóa dữ liệu và quy trình làm việc theo từng giai đoạn phân tích, giúp bạn dễ dàng theo dõi từng bước hoặc toàn bộ quy trình.
Hỗ trợ các môi trường phát triển phù hợp với từng người dùng, cho phép sử dụng các ngôn ngữ phát triển yêu thích như Scala, Python, SQL, R để thực hiện phân tích.
Dễ dàng chỉnh sửa cấu hình pipeline của từng mô hình chỉ với vài cú nhấp chuột, giảm đáng kể khối lượng công việc của người dùng.
Cho phép chia sẻ hoạt động cá nhân, theo dõi công việc của nhau. Hỗ trợ môi trường phát triển đa dạng cho từng bước pipeline như Brightics Workflow hoặc Jupyter Notebook, tạo môi trường hợp tác phát triển/vận hành lý tưởng.
Quản lý tập trung toàn bộ mô hình đang phát triển hoặc đã phát triển qua Dashboard. Theo dõi trạng thái, lịch sử thí nghiệm của từng mô hình, dễ dàng như khi bạn kiểm tra file trong thư mục máy tính.
Cung cấp tính năng quản lý và theo dõi toàn bộ vòng đời mô hình AI từ chọn, đăng ký mô hình tối ưu, kiểm chứng đến vận hành triển khai.
Đảm bảo hiệu quả và an toàn công việc nhờ quản lý toàn bộ quy trình trong một nền tảng duy nhất.
Chỉ với vài cú nhấp chuột, bạn có thể triển khai AI model đã phát triển lên môi trường vận hành được chọn, nhờ tính năng tự động hóa.
Giám sát liên tục hiệu suất mô hình đang hoạt động, tự động thông báo khi có biến động.
Nhờ đó, đội ngũ Data Scientist, AI Engineer không phải lãng phí nguồn lực vào các công việc lặp lại tốn thời gian, nâng cao năng suất và tiết kiệm nhân lực.
Brightics Machine Learning, mở ra vô vàn khả năng ứng dụng
Ví dụ ứng dụng
Phân tích các yếu tố như dự báo nhu cầu, nhu cầu sản phẩm mới, hiệu ứng Cannibalization của sản phẩm giới hạn, tác động của khuyến mãi đến nhu cầu; giúp đánh giá, mô phỏng hiệu quả các hoạt động marketing và khuyến mãi.
Nâng cao quy trình cải tiến chất lượng thông qua phân tích từ khóa nổi bật theo sản phẩm, từ khóa xuất hiện liên tiếp (2-5 ngày), phân tích nhóm rủi ro cao như khiếu nại, lỗi PL, lỗi cố hữu; phân tích mối tương quan giữa vị trí lỗi, triệu chứng, nguyên nhân và giải pháp.
Ví dụ: Suy tim có tỷ lệ tái nhập viện cao hơn bệnh thông thường nhưng khó dự đoán trước.
* Tại Hàn Quốc, khoảng 25% bệnh nhân tái nhập viện
Xây dựng mô hình Machine Learning học từ chỉ số kiểm tra trong quá trình khám nội trú và ngoại trú, giúp phòng tránh tái nhập viện bất ngờ, bảo vệ tính mạng và quản lý hiệu quả tài nguyên y tế như nhân lực, vật tư, phòng bệnh.
Trước đây, quản lý rủi ro dựa vào phán đoán chủ quan của người phụ trách và tổ chức bên ngoài, thiếu chỉ số khách quan từng đối tác.
Hệ thống cung cấp chỉ số đánh giá rủi ro tín dụng toàn diện, phân tích đa chiều các yếu tố ảnh hưởng, và thiết lập tiêu chí đánh giá khách quan dựa trên dữ liệu nội bộ doanh nghiệp.
Hệ thống còn xây dựng cơ chế phòng ngừa chủ động trước các biến cố tài chính và tích hợp phân tích dữ liệu thu hồi nợ, giúp doanh nghiệp kiểm soát hiệu quả các khoản phải thu.
Ứng dụng các thuật toán phân loại Machine Learning vào thông tin nhân khẩu học khách hàng, phản hồi chiến dịch, lịch sử mua hàng và các thông tin hành vi.
Tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng thông qua marketing mục tiêu cá nhân hóa, thiết kế chiến dịch tiết kiệm hơn, giảm mệt mỏi quảng cáo và số lượng khách hàng rời bỏ.
[Giá trị kinh doanh]
- Ước tính tổng doanh thu qua dự báo số khách ghé thăm, chi phí nhân công, tỷ lệ chuyển đổi mua hàng, giảm 11% chi phí mất cơ hội doanh thu
- Nâng cao hiệu quả vận hành qua tối ưu hóa phân bổ nhân sự theo mô hình ghé thăm của khách và nâng cao sự hài lòng khách hàng qua phân tích dữ liệu hành vi
[Giá trị kinh doanh]
- Xác định nguyên nhân dư luận tiêu cực của người tiêu dùng về thương hiệu, danh mục sản phẩm từ Buzz, đưa ra phản ứng kịp thời để quản lý chất lượng sản phẩm
- Phân tích Buzz và Influencer từ mạng xã hội, tin tức, diễn đàn công nghệ
※ Buzz: Ý kiến về sản phẩm của người tiêu dùng đăng tải trên mạng xã hội, tin tức, diễn đàn công nghệ
[Giá trị kinh doanh]
- Dự báo nhu cầu/bán hàng để tối đa hóa doanh thu, chủ động ứng phó thị trường
- Phân tích hiệu quả khuyến mãi với dự báo sản lượng bán chính xác
- Tính toán vòng đời sản phẩm từ xu hướng bán hàng trước đó, điều chỉnh thời điểm ra mắt sản phẩm mới và lên kế hoạch khuyến mãi
Awards & Recognition
Samsung SDS Được các chuyên gia toàn cầu công nhận
[1276120][AR] [인공지능] Samsung SDS is positioned as a Major Player in the 2022 IDC MarketScape APEJ for AI Life-Cycle Software Tools and Platforms Report as the only Korean vendor surveyed
Samsung SDS được chọn là doanh nghiệp chính trong Báo cáo nền tảng và công cụ phần mềm vòng đời của IDC MarketScape APEJ năm 2022, và là nhà cung cấp Hàn Quốc duy nhất được khảo sát[1258611][AR] [인공지능] Samsung SDS was positioned as a Major Player in the 2021 APEJ IDC MarketScape for Vision AI Software Platform.
Samsung SDS được định vị là Người chơi chính trong APEJ IDC MarketScape năm 2021 cho Nền tảng phần mềm Vision AI.[1253603][AR] [Brightics AI] Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, 2021, Gartner
trong Magic Quadrant cho Nền tảng Khoa học Dữ liệu và Máy học, tháng 3 năm 2021[1239683][AR][Forrester Wave] The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, Q3 2020
Samsung SDS Brightics AI đã được chọn là nhà cung cấp hàng đầu trong danh mục 'Máy học và phân tích dự đoán đa phương thức' của Forrester Wave ™Tìm hiểu thêm về Brightics Machine Learning.
Video demo
Hướng dẫn
Hướng dẫn sử dụng Brightics Machine Learning
Hướng dẫn thực hành về Brightics Machine Learning
Hướng dẫn tùy chọn biểu đồ Brightics Machine Learning
Trợ giúp về các hàm trong Brightics Machine Learning
Hướng dẫn dành cho nhà phát triển Brightics Machine Learning
API của Brightics Machine Learning
Câu hỏi thường gặp
-
Brightics AI được phát hành và vận hành với các phiên bản Major và Minor. Thông thường, phiên bản mới của sản phẩm được phát hành vào cuối năm, và có thể có các bản phát hành trung gian trước khi chính thức ra mắt nếu cần. Ghi chú phát hành được cung cấp trên cổng thông tin Brightics AI (Documentation).
- Major: Thay đổi về công nghệ và kiến trúc
- Minor: Thay đổi/bổ sung tính năng
- Patch: Bản phát hành trung gian để cải thiện tính năng
- Hot fix: Sửa lỗi
Ngoài ra, khi phiên bản mới được phát hành, chính sách chấm dứt hỗ trợ kỹ thuật cho phiên bản cũ (EoTS) sẽ được cập nhật và thông báo như sau:
https://www.samsungsds.com/kr/notice/1253556_4408.html -
Tính đến nửa đầu năm 2023, phiên bản mới nhất là 4.0.
Trang web liên quan
Cổng thông tin hai chiều không chỉ giới thiệu sản phẩm Brightics AI, cung cấp bản tải xuống Brightics Studio cùng tin tức mới nhất mà còn cho phép chia sẻ câu hỏi và kiến thức của người dùng.
Tìm hiểu thêmCung cấp nhiều tài liệu đa dạng như hướng dẫn thực hành dễ học và áp dụng, loạt video về các trường hợp thuật toán để học nhiều thuật toán khác nhau, video hoạt động của người hỗ trợ Brightics.
Tìm hiểu thêm
vui lòng liên hệ với chúng tôi qua Hỗ trợ khách hàng.