changtianml，利用机器学习模型，预测性运维，模型自我迭代等能力，我司定位：做AI领域的“操作系统”基础软件，让算法模型更便利的运行在我们的产品上。超参数优化：自动搜索最佳模型的超参数组合，以获得最佳性能。 特征工程自动化：自动生成、筛选、转换特征，以提高模型效果。包括特征选择、特征转换、特征组合等方法。 模型选择：自动选择适合数据集和任务的最佳模型。它涵盖了各种机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）的自动选择和集成。 自动化调整：在训练过程中，动态调整模型的参数以最大化性能，可能涉及模型权重的优化、学习速率调整等。 模型评估和解释性：自动化地对模型进行评估，并提供模型解释性，让用户理解模型如何做出预测。 集成学习：结合多个模型以提高整体性能。 自动化部署：使模型轻松部署到生产环境，包括将模型打包、优化以适应实际应用场景。 全自动持续学习技术框架：根据数据的变化自动进行机器学习的过程，并且解决数据变化带来的概念漂移、灾难性遗忘等问题。根据新数据特征自动探索到表现更好的特征、模型与参数。