HyperBanker
一款基于自动化机器学习的智能金融平台
关于HyperBanker
HyperBanker是基于HyperMiner（自动化机器学习平台）打造的一款智能金融产品，以“人工智能+金融”跨领域知识融合为理念，将数据特征工程、模型选择、模型优化等机器学习流程自动化，配合拖拽式的图形化操作界面，打造一个无门槛的金融机器学习产品。
应用行业
银行的业务人员无需机器学习相关背景即可高效进行数据分析、建模和结果评测，助力银行应用最前沿的AI技术和解决方案。此外，平台技术未来可广泛用于零售、医疗、能源、教育等行业，支持二次开发满足客户的特定需求。
落地场景
目前落地的场景包括：银行客户生命周期运营、金融产品推荐、精准营销、风控反欺诈、图片识别、OCR和应用软件自动化等。
HyperBanker是专门为金融行业打造的一款基于自动化机器学习的智能金融产品，以“人工智能+金融”跨领域知识融合为理念，包括以下几方面的特点：
开发机器学习模型需要一个耗时且专家驱动的工作流程，为了缩短用户创建模型的时间及简化流程，HyperBanker将数据特征工程、模型选择、模型优化等机器学习流程自动化，配合拖拽式的图形化操作界面及实时的训练监控，打造一个无门槛的机器学习平台；
银行的业务人员无需机器学习相关背景即可高效进行数据分析、建模和结果评测，获得专家级的分析结果，助力银行应用最前沿的AI技术和解决方案
HyperBanker集成了丰富的算法库和模块库，用户可进行自主设计算法流程，支持二次开发满足客户的特定需求。
HyperBanker是一款基于HyperMiner的智能金融产品。通过底层平台强大的自动化机器学习能力，将传统机器学习中耗时耗力的数据特征工程、模型选择、模型优化等机器学习流程自动化，形成丰富的算法库和模板库，配合拖拽式的图形化操作界面及实时的训练监控，打造一个无门槛且功能强大的金融产品，大大缩短用户创建模型的时间及简化流程。
全流程自动化
提供从数据自动清洗、特征工程、自动建模、自动调优到模型结果评估，全自动化覆盖整个机器学习流程，从而实现自动化的机器学习和应用。
强大的算法库
产品提供丰富的算法，包括二分类和多分类问题、聚类分析、时间序列分析、回归分析等基础机器学习算法，还提供深度学习算法、文本分析、自然语言处理、网络分析、关联规则分析等框架。
集成深度学习开发环境
针对在人工智能领域有研发需求的客户，Code Studio 接入第三方工具Jupyter和R，同时兼容 Java、Scala 等工具，为用户提供综合的深度学习开发环境。
丰富的算法库和模板库
产品提供封装好的高度自动化的模块包括通用模板和行业模板，用户也可根据自己的需求创建自定义流程。
可以为不同的用户类型提供相应的使用模式
强大易用的界面
