AI搭建系统的常见功能之一是数据预处理。在数据预处理阶段，AI系统会对原始数据进行清洗、去噪、缺失值填充、特征选择等操作，以确保数据的质量和完整性，为后续模型训练和预测提供可靠的数据基础。
AI搭建系统通常还具有模型选择和训练的功能。在这一环节，系统会根据具体业务需求选择合适的机器学习或深度学习模型，并对其进行训练。系统会根据训练数据自动调整模型的参数，以使其在未来对新数据的预测表现更加准确和可靠。
除此之外，AI搭建系统通常还包含模型评估功能。在模型训练完成后，系统会自动进行模型评估，通过各种指标评估模型的性能表现。系统会根据评估结果为用户提供反馈和建议，帮助用户了解模型的优劣势，以便进一步改进和优化模型设计。
AI搭建系统还常常包括模型部署和应用的功能。通过AI系统，用户可以方便地将训练好的模型部署到生产环境中，并实现对新数据的实时预测和推断。系统会提供友好的界面和工具，使得模型的应用变得简单、高效，提高用户的工作效率和数据分析能力。
另外，AI搭建系统通常也会提供模型监控和调优功能。系统会定期监控部署的模型在实际应用中的表现，检测模型的偏差和方差，及时识别模型的问题并进行调整。系统会不断学习和优化模型，以确保模型能够适应不断变化的业务环境，提供持续稳定和高质量的预测服务。
此外，AI搭建系统也可能提供自动化报告和可视化分析功能。系统可以自动生成模型训练和预测结果的报告，通过图表和可视化的方式呈现数据和模型的分析结果，帮助用户更直观地理解数据和模型的特征，发现数据之间的关联和规律，以支持决策和业务发展。