主流的人工智能算法
主流的机器学习、深度学习算法，支持聚类与降维、分类分析、回归预测、关联发现、统计分析以及数据可视化等的智能分析应用场景，同时提供面向算法流程训练、优化的主流算法和模型。
主流的数据计算引擎
主流的Tensorflow、Theano、Keras等人工智能计算框架，支持兼容cuda架构的GPU计算，可适应不同数据量、不同类型业务应用对计算框架、资源类型和计算能力的要求。
主流的算法流程建模方式
所见即所得的分析和流程建模界面，可帮助用户构建人工智能分析的实验床，通过直观的方式尝试不同的算法，建立数据分析流程和模型，训练、测试、验证和优化分析流程。
