天津十一选五36期

你可能不会想到:语音识别;Youtube上超越500万点击量、灵活实现三级跳的波士顿机器人;以及天云大数据的AI油气管线泄露预警,同样使用了隐马尔?#21697;?#27169;型构建(Hidden Markov Model,HMM)。这说明一个问题:算法具有极?#24247;?#36328;行业属性,推动AI跨行业赋能大有所为。——天云大数据CEO雷涛在2018AI开发者大会(AI NEXTCon)上如是说。

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算法重构商业实践 ?推动AI跨行业赋能

以往的商业决策更多基于规则、流程,这些规则往往建立在多年的行业深耕基础上,因而锻造了极?#24247;?#34892;业壁垒,然而算法构建的商业形态模式,可以打通、重构各行业的商业实践。

12月9日举办的AI开发者大会上,天云大数据数据科学家吕慧发表了“自动化特征工程与机器学习:从ML free coding到AI的零知识启动”主题演讲。

同期,天云大数据CEO雷涛接受了多家媒体采访,他?#36171;觶?#31639;法可以重构商业实践,具有极?#24247;?#36328;行业属性。比如电商利用推荐引擎重构了零售业,传统超市货物摆放的最佳实践,被?#21592;?#30340;贝叶斯算法取代,从简单的流程驱动转向数据驱动,BI向AI升级。

雷涛?#36171;觶?#25152;有复杂的、难以抽象的商业规则?#32479;?#26223;,将它们数字化以后,复杂问题反而可以被清晰的界定和量化,算法可以对商业实践做替代,这个过程,即AI PaaS(AI平台即服务),可以成为产业升级、数字化转型的基石。举例而言,18年天云大数据利用算法抽象出石油管道泄漏的风险,面对没有图纸,只有单表的油气管道,无法实现压力差的复杂现实场景,实现了从静态地质图,到动态传感器数据智能采油。

强人工智能AI PaaS平台?服务AI的AI

Gartner:2018人工智能技术成熟度曲线

根据Gartner发布的人工智能技术成熟度曲线,通用人工智能PaaS平台能也被称为“强人工智能”,正处于人工智能产业的上升阶段,天云大数据即主要提供各行业通用的人工智能(AI)PaaS平台,是服务AI的AI,2018年天云积极推动AI跨行业赋能,已成功落地在能?#30784;?#25307;聘、营销、政府、医疗、物流等领域。

Auto ML降低机器学习门槛,大幅度降低人工成本

?海德堡研究院提出,自动化机器学习是一种自动化算法。它帮助业务人员通过配置少量简单、易懂的参数,获得性能与资深专家相仿的模型,可以加速企业应用机器学习的过程。

2018年4年,天云大数据作为国内领先的科技厂商,发布了 AI PaaS化平台MaximAI 3.0版本,即可实现AutoML,?#29992;?#20195;码开发的算法训练参赛服务器提供,到帮助业务人员选择调优和评估算法的自动化流程;从AutoFE特征工程的自动流水线,到训练模型AutoML,到?#35780;?#31471;基于容器的?#21494;?#21457;布。

通过构建支持AutoML特性的PaaS化AI平台MaximAI,尝试为客户做AI赋能,减少对数据科学?#19994;?#20381;赖,让企业获取机器智能像读书一样简单。

近期,天云大数据使用UCI机器学习库中的银行营销数据集,进行自动调参与数据科学家手动调参?#21592;?#21457;现,两种建模结果相差不多,但手动建模优化需人员不停调参耗时2~3天,AutoML建模方式只需在空闲时间执行,基本不用占用人员时间,另人工调参需要人员有丰富的建模经验,AutoML降低了机器学习的门槛,大大降低了人工成本,同时提升了模型优化速?#21462;?#36825;意味着AI可能首先替代的是AI科学家。

未来,AI的应用将不再是少数大公司和精英科学?#19994;?#19987;利,AI将逐渐应用到各行各业,AutoML 会降低机器学习的门槛,促进 AI 的民主化。即便实力雄厚如谷歌,也不敢说?#32422;?#24050;经拥有足够的 AI 人才,因此降低门槛,提高效率,对 AI 行业的发展至关重要。

雷涛最后?#36171;觶?#20154;工智能在各个领域的发展呈不平衡态势,如无人驾驶、人脸识别以及机器人等领域,因其算法与?#24247;?#37117;很明确,又因媒体关注的推动,资本与数据的聚焦之下容易?#19994;?#26368;佳实践;针对算法纷繁复杂、数据私有与云服务私有的商业智能领域,AI应用程度参差不齐,AI正经历从API 向PaaS的发展,AI模型的规模化、智能化生产能力尤为重要。AI PaaS化,智能化是突破昂贵商业价?#21040;?#20184;的关键。

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