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智能NeuralDesigner

可解释神经网络训练平台Neural Designer ®

NeuralDesigner基本介绍

Neural Designer是Artelnics公司研发的一款基于深度神经网络（人工智能研究主要领域）的机器学习软件包。她包含一个图形用户界面，可简化数据输入和深度神经网络的结果解释。Neural Designer 实现了最先进的神经网络算法来生成近似、分类和预测模型。这些使您能够从数据中发现关系、识别模式并预测趋势,做出最佳决策。

NeuralDesigner主要功能集

近似（函数回归）

分类（模式识别）

预测（时间序列）

自动关联模型

文本分类

Neural Designer作为用户友好、强大而灵活的数据科学和AI机器学习应用程序，它允许您构建定制化的神经网络模型，而无需编码或构建逻辑框图。这大大降低了深度学习的应用门槛和部署成本及人员成本。

2015 年，Neural Designer 被欧盟委员会选为 Horizon 2020 计划中的颠覆性技术之一。Neural Designer 可完整地执行描述性、诊断性、预测性和规范性数据分析。它实现了具有多个非线性层的深层架构，并包含解决函数回归、模式识别、时间序列和自动编码问题的实用程序。Neural Designer 的输入是用户的业务数据集，其输出是预测模型。该结果采用显式数学表达式形式,可以导出到任何计算机语言或系统。

数据 →→ 神经网络设计器 →→ 模型输出

神经网络设计器的软件功能与优势

图例：NeuralDesigner用户界面

Neural Designer 实现了最具创新性的人工智能技术。下面列出了它包含的一些主要算法。

一、应用的类型

• 近似（或建模）以发现复杂的业务关系。
• 分类（或模式识别）以识别复杂模式。
• 预测（或时间序列预测）以预测走势/趋势。
• 关联（关联学习）以更好支持非监督学习任务。

二、模型数据集

• 与最常见的数据文件兼容：CSV、DAT、TXT、Excel、OpenOffice ...
• 完整的变量配置。
• 完整的实例配置。
• 详尽的描述性统计。
• 使用多种类型的相关性来估计变量重要性。
• 用于异常值检测和数据过滤的创新实用程序。

三、神经网络

• 具有无限层数的NN网络架构。
• 许多种激活函数的感知器层：线性、双曲正切、逻辑和修正线性。
• 具有不同激活函数的概率层：二元、连续、竞争和softmax等。
• 使用最小/最大和平均值/标准偏差方法的缩放层。
• 使用最小/最大和平均值/标准偏差方法的缩放还原层。

四、训练策略

• 所有类型应用的损耗指数：
o 常见数据集的加权平方误差。
o 处理异常值时出现 Minkowski 错误。
o 模式识别的交叉熵误差。
o 不平衡数据集的加权平方误差。
o L1 和 L2 正则化以避免过拟合。
• 适用于所有数据量的优化算法：
o 海量数据集的随机梯度下降和自适应矩估计。
o 训练大数据集的梯度下降、共轭梯度和自适应线性动量。
o 快速训练中等数据集的拟牛顿法(Quasi-Newton)。
o 小数据集高速训练的 Levenberg-Marquardt 算法。

五、模型选择

• 用于寻找最佳网络架构的神经元选择算法：增量顺序（incremental order）。
• 用于选择最重要特征的输入选择算法：增长输入、修剪输入和遗传算法。

六、测试分析

• 测试误差以及相应的统计和直方图计算。
• 函数回归问题的线性回归分析。
• 模式识别应用的混淆矩阵（Confusion matrix）。
• 用于评估二元分类测试的全套指标。
• 用于诊断测试的 ROC 曲线。
• 错误分类实例的列表。
• 营销中细分应用的累积增益和提升图。
• 用于模拟营销活动的利润图推演。

七、模型的部署

• 输出值的计算。
• 用于探索预测模型的方向图（Directional plots）。
• 模型的可导出的数学表达式。
• 可导出的C 和Python 预测模型。

八、模型的输出

• 交互式报告中的详尽结果包含大量描述、表格和图形。
• 报告可导出为Word 和Pdf 格式。
• 结果可以数据格式导出。

九、出色的性能

• 软件采用高性能编程语言C++开发。
• 代码采用了内存管理和处理速度的优化技术。
• 采用 OpenMP 的 CPU 并行化技术。
• 可使用 CUDA、MKL 和 Eigen 进行 GPU 加速。
• 支持多种操作系统平台Windows，Mac OS X和Linux (Debian以及 Ubuntu)。
• 支持云计算平台（例如亚马逊Web Services）。

除了以上的功能上的优势，客户还可以享受到简单易操作的用户指导文件，众多领域的神经网络应用指导文件，优先级支持服务（通过邮件，电话和远程沟通）。

Neural Designer客户群体和应用
NeuralDesigner应用群体广泛，超过三万(30,000) 家创新公司、公共机构和大学使用 Neural Designer 通过机器学习提高业务成效。主要商业客户有（不限于）：英特尔,微软,Syntiant芯片研究公司,雀巢咖啡,蒙古GOLOMT银行，美国社保SOCIAL SECURITY USA,墨西哥Gentera金融服务公司，Grantit金融公司,FL史密斯工程公司，德国PTS技术研究所,Genesis Therapeutics生物制药公司, acciona能源公司，CELSA钢铁集团等。在学术研究领域也有众多院校在使用（如：华盛顿大学,阿肯色大学，谷堡州立大学，悉尼大学，德国DHBW大学，帕尔杜比采大学等）。

NeuralDesigner是一款通用应用需求的深度学习框架和软件工具，在以下领域有特别成功的应用实绩。

生命科学	科学与工程	商业领域
✓ 医学诊断 ✓ 医疗预后 ✓ 医疗辅助 ✓ 活动识别	✓ 性能优化 ✓ 品质提升 ✓ 预测性维护	✓ 客户流失预防 ✓ 客户细分 ✓ 风险评估 ✓ 销售预测
消费零售和银行	能源与环境	汽车与航空
✓ 交叉销售和追加销售 ✓ 产品倾向性 ✓ 销售预测 ✓欺诈检测 ✓风险评估	✓ 气体减排 ✓ 森林火灾预测 ✓ 水生毒性 ✓ 树木枯萎病检测	✓ 翼型叶片的噪声预测 ✓ 飞行路线燃油估算 ✓ 汽车二氧化碳排放量预测 ✓ 电动机 (EV) 的数字孪生

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