聚焦人工智能在線技術(shù)峰會(huì)，DataCanvas九章云極碰撞AI落地新火花

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9月22日，Intel-DataCanvas人工智能在線技術(shù)峰會(huì)落下帷幕。此次峰會(huì)由英特爾聯(lián)合國(guó)內(nèi)知名自動(dòng)化數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)提供商DataCanvas九章云極特別舉辦，邀請(qǐng)人工智能及數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域的重要企業(yè)、學(xué)術(shù)專家與行業(yè)精英一起，探討行業(yè)前沿，交流技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)，分享觀點(diǎn)，碰撞思想。

此次峰會(huì)旨在更好地推進(jìn)人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)處理與各行各業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用，DataCanvas九章云極聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO尚明棟、英特爾中國(guó)區(qū)行業(yè)解決方案集團(tuán)人工智能行業(yè)客戶總監(jiān)劉洋分別致辭，來自英特爾、DataCanvas九章云極和五礦證券的資深技術(shù)專家在峰會(huì)上分享最新技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。

01 Intel：英特爾工業(yè)人工智能實(shí)戰(zhàn)

英特爾AI解決方案架構(gòu)師臧戰(zhàn)圍繞智能制造行業(yè)中的典型應(yīng)用，總結(jié)了英特爾在真實(shí)場(chǎng)景中的AI技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)化方案的《AI實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》是他在本次峰會(huì)上的主要分享內(nèi)容。

臧戰(zhàn)詳細(xì)介紹了《AI實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)》趨勢(shì)篇、實(shí)戰(zhàn)篇和技術(shù)篇的具體內(nèi)容和手冊(cè)使用方法，并通過機(jī)器視覺案例和時(shí)間序列案例展示了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在制造業(yè)和能源行業(yè)中的成功實(shí)踐。“Intel作為全棧的解決方案提供商，支持各種各樣的人工智能場(chǎng)景?？蛻粢部梢赃x擇各種智能化方法，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)或者機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的耦合。此外，Intel在開源軟件方面的投入非常大，能夠提供多個(gè)開源架構(gòu)的優(yōu)化方法。” 臧戰(zhàn)認(rèn)為，經(jīng)驗(yàn)分享是快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地的最佳手段，期望與行業(yè)合作伙伴一同加速制造行業(yè)的人工智能之旅。

02 DataCanvas：下一代數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)

DataCanvas九章云極資深數(shù)據(jù)科學(xué)顧問雷生，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)在各行業(yè)落地趨勢(shì)進(jìn)行解析，并詳細(xì)介紹DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)產(chǎn)品的特色功能。他提到，DataCanvas APS 數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)和 DataCanvas RT 實(shí)時(shí)決策中心作為DataCanvas的核心組件，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)模型生產(chǎn)化并擴(kuò)展到實(shí)時(shí)的全生命周期管理。

“DataCanvas APS 正在最大限度地為使用者在建模工作上節(jié)能提效和協(xié)同作業(yè)提供自動(dòng)化服務(wù)。”通過數(shù)據(jù)導(dǎo)入即分析、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)建模、模型一鍵上線服務(wù)、知識(shí)和資源共享服務(wù)、模型倉(cāng)庫(kù)等功能，DataCanvas APS為客戶輕松實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建流程化、構(gòu)建過程標(biāo)準(zhǔn)化、內(nèi)外模型統(tǒng)一化、IT服務(wù)智能化、審計(jì)環(huán)節(jié)嚴(yán)格化、算法模型全面化、開發(fā)過程協(xié)作化、日志狀態(tài)監(jiān)控化、業(yè)務(wù)知識(shí)共享化、AI資源可遷移等智能化需求。

DataCanvas RT則將模型形態(tài)擴(kuò)展到了實(shí)時(shí)，通過實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)指標(biāo)加工、實(shí)時(shí)規(guī)則決策、實(shí)時(shí)模型預(yù)測(cè)等等為企業(yè)用戶提供完整的實(shí)時(shí)場(chǎng)景解決方案能力。DataCanvas APS 與 DataCanvas RT 的無縫對(duì)接，能夠讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

03 DataCanvas：深度學(xué)習(xí)突破結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)瓶頸

DataCanvas九章云極資深架構(gòu)師楊健分享了九章云極在AutoML和AutoDL領(lǐng)域的重大創(chuàng)新突破。今年3月，由DataCanvas自主研發(fā)的DeepTables深度學(xué)習(xí)工具包在全球知名國(guó)際競(jìng)賽Kaggle Categorical Feature Encoding Challenge II 中超越來自全球各地的知名廠商，包含全球第一的電商公司和搜索引擎公司等，在所有參賽的1100多支團(tuán)隊(duì)中，榮獲全球第一名。這是深度學(xué)習(xí)在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中世界性的重大創(chuàng)新突破，是中國(guó)自主研發(fā)實(shí)力能夠引領(lǐng)全球的再次證明。

楊健介紹說：“DeepTables具有極強(qiáng)的靈活性和易用性。通過DeepTables，僅用五行代碼就可以完成整個(gè)建模過程，甚至無需提前做數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征加工過程;并且提供開箱即用的高性能模型，業(yè)務(wù)人員也可訓(xùn)練出專家水平的模型。”

近期開源發(fā)布的另一自動(dòng)化科技碩果——自搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架Hypernets，則基于超架構(gòu)的搜索空間完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)和微架構(gòu)的自動(dòng)搜索和模型訓(xùn)練，再一次提升自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具的開發(fā)和應(yīng)用效能。“DataCanvas在AutoML和AutoDL上的探索成果為企業(yè)的數(shù)據(jù)建模分析按下加速鍵，企業(yè)數(shù)據(jù)將迅速呈現(xiàn)前所未見的價(jià)值，甚至推動(dòng)企業(yè)進(jìn)一步改變業(yè)務(wù)格局和業(yè)務(wù)形態(tài)。”

04 五礦證券：大數(shù)據(jù)及人工智能在資管行業(yè)的應(yīng)用

五礦證券大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人朱春霖分享了大數(shù)據(jù)在公募基金領(lǐng)域的發(fā)展歷程、大數(shù)據(jù)應(yīng)用和產(chǎn)品，以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在各類項(xiàng)目中的應(yīng)用。他提及，在公募基金行業(yè)，大數(shù)據(jù)前期以營(yíng)銷側(cè)客戶多維分析需求為切入點(diǎn)，搭建整體大數(shù)據(jù)處理框架。到大數(shù)據(jù)深入應(yīng)用階段，則全面接入公司主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)湖體系，并明確大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)中心底盤的定位，應(yīng)用側(cè)以滿足投研投資需求和營(yíng)銷側(cè)報(bào)表為主。

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的落地應(yīng)用，朱春霖以基金漲跌概率模型、小規(guī)?；疠敵黾敖忉尅⒕珳?zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘、大類資產(chǎn)配置模型等案例做出細(xì)致講解和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在資管行業(yè)的落地應(yīng)用潛力依然巨大。

隨著企業(yè)智能化、數(shù)字化進(jìn)程的加快，尤其在5G加持下，海量終端將帶來前所未有的海量數(shù)據(jù)，如何利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生精準(zhǔn)洞察是新時(shí)代企業(yè)的重要課題。在算力和存儲(chǔ)技術(shù)發(fā)展的帶動(dòng)下，以深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)為重要內(nèi)容的人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)處理和挖掘上，正在顯現(xiàn)出巨大的作用和潛力。DataCanvas九章云極將自動(dòng)化數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)封裝到企業(yè)級(jí)平臺(tái)，將縮短各行業(yè)企業(yè)智能化進(jìn)程，收獲更多業(yè)務(wù)智能化成果。

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