它的使用步骤如下，第一步是数据预处理，用户不需要写Spark代码而只需要拖拽出一个图标，我们称之为一个算子，然后就可以提交数据清洗等数据预处理任务了。通过拖拽数据拆分算子，可以将数据集拆分为训练集和测试集两部分，其中一部分留在左边用于特征抽取。一般来说，用Spark、Mapreduce等开源工具也可以做特征抽取，但对编程技能和工程能力有一定的要求，我们通过定义特征抽取的配置或者脚本，让用户可以不写代码也可以实现对原始数据集的特征工程。然后，连接我们自主研发的高维逻辑回归、高维GBDT等模型训练算子，也可以连接基于开源的TensorFlow或者MXNet等框架实现的算法。最后，经过模型训练得到模型文件后，用刚刚拆分出来的测试集进行模型预测，还可以使用通用的模型评估算子进行AUC、ROC、Logloss等指标的可视化展示。
在先知平台上，用户只需要通过构建流程图的方式，就可以实现数据处理、模型训练等功能，真正解决真实场景下机器学习业务的问题。在先知平台的最新版本中，提供了以极高的效率生成特征工程配置脚本，获取自主研发的LR、GBDT算法的最佳参数等AutoML特性。这些特性能够大幅降低在获取一个有效建模方案过程中的重复性劳动，也可以有效辅助数据科学家获得对数据的初步理解。在一些场景下，能够获得媲美甚至超越专家建模的效果。
目前先知平台主要解决以下几个目标场景：
1. 简化数据引入，平台不要求数据必须使用分布式存储，也可以直接从RDBMS这类的SQL数据库中导入训练样本数据。
2. 简化数据拆分，用户不需要写Spark代码，只需要提供数据拆分后的存储路径，并且支持按比例拆分或者按规则拆分两种模式。
3. 简化特征抽取，平台支持连续特征、离散特征的抽取和组合，对于连续特征支持自动化的多分桶算法，我们也会归纳常用的特征抽取方法并且封装成脚本或者配置，用户只需了解对应的配置而不需要自己编码实现具体的逻辑。平台还可以根据已有的特征配置自动进行特征组合拓展，提升模型效果。
4. 简化模型训练，平台可以支持开源的机器学习算法实现和第四范式自主研发的超高维度LR算法，这个LR算法实现了Parameter server可以解决几十亿、上百亿特征维度的高速分布式训练问题。对于学习率、正则化参数等可以做到自动调优。另外，平台还提供了线性分形分类器等扩展算法，可以无须人为干预的更加有效利用数值类特征。
5. 简化模型评估，得到模型预估结果后，我们可以计算模型的ROC、Logloss、K-S等指标，不同模型计算指标的方式是类似的，用户就不需要重复编写实现代码，直接通过拖拽算子调用即可，以上都是先知平台所解决的问题。
6. 简化模型上线，对于常见的高维LR/GBDT模型，可以一键发布为线上服务实例，不仅简化了模型的部署和运维，而且上线实例还包括大部分的特征工程逻辑，无须手动再次开发特征处理逻辑的线上版本。
目前，先知平台已经成功应用于银行、金融和互联网等各行各业，基于“先知平台”的反欺诈模型能够帮助银行在毫秒级识别可疑交易，同时在新闻、视频、音频等内容推荐场景下，“先知平台”也成功大幅度提升关键业务指标。此外，在赋能企业利用机器学习升级运营效率的同时，更有意义的是，“先知平台”也极大地降低了机器学习的使用门槛。
作为一个针对全流程机器学习业务的人工智能平台，先知封装了从数据处理、模型训练到模型上线和反馈更新的系统闭环，用户不再需要很强的编程技术和工程能力，领域专家和业务人员都可以通过推拽方式进行建模和上线，帮助企业快速实现从数据收集到业务价值提升的终极目标。
随着专利算法的不断更新，更加实时高效的极致工程优化，未来先知平台将进一步降低人工智能工业应用的门槛，帮助越来越多的企业享受人工智能服务。