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中國(guó)移動(dòng)開(kāi)啟科技周,九章云極DataCanvas助力企業(yè)數(shù)智化升級(jí)

 2021-05-28 17:44  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)  我來(lái)投稿 撤稿糾錯(cuò)

  阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

近日,中國(guó)移動(dòng)舉辦了“2021年科技工作者日暨科技周——九天人工智能新技術(shù)論壇”,邀請(qǐng)來(lái)自中國(guó)移動(dòng)、優(yōu)秀人工智能企業(yè)、頂尖高校、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織的業(yè)界專(zhuān)家分享AI基礎(chǔ)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)智能化領(lǐng)域的最新技術(shù)成果與行業(yè)動(dòng)態(tài),探討未來(lái)AI技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。九章云極DataCanvas資深架構(gòu)師楊健受邀參加論壇,并發(fā)表了“新一代AutoML助力企業(yè)規(guī)?;?rdquo;的精彩演講。

九章云極DataCanvas資深架構(gòu)師 楊健

近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值顯著,隨之而來(lái)的數(shù)據(jù)瓶頸、算力瓶頸以及人才瓶頸日益凸顯出來(lái)。隨著人工智能的發(fā)展,數(shù)據(jù)和算力需求得以滿(mǎn)足,數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于需求,最終爆發(fā)出人才培養(yǎng)周期長(zhǎng)、速度慢等問(wèn)題。資深架構(gòu)師楊健在演講中提到,AutoML技術(shù)正在迎來(lái)爆發(fā)性的增長(zhǎng),Gartner在2020年十大科技趨勢(shì)中,將以AutoML為代表的AI普及化作為數(shù)據(jù)與分析領(lǐng)域的重要戰(zhàn)略技術(shù)之一。

面對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)的新需求,九章云極DataCanvas提供AutoML自動(dòng)化建模平臺(tái),構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索空間,運(yùn)用超大規(guī)模空間搜索算法,結(jié)合高性能評(píng)估策略,達(dá)到全流程端到端的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)建模,提升建模效率與體驗(yàn),讓業(yè)務(wù)能快速構(gòu)建和使用AI能力。

AutoML面臨的挑戰(zhàn)

楊健提到,AutoML雖然在不斷發(fā)展,但也面臨不均衡數(shù)據(jù)、概念漂移、模型泛化能力、大規(guī)模數(shù)據(jù)自動(dòng)建模等諸多挑戰(zhàn)。針對(duì)這些問(wèn)題,在建模流程中DataCanvas自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)運(yùn)用AutoML自動(dòng)化核心技術(shù),使業(yè)務(wù)人員無(wú)需查看數(shù)據(jù)樣本分布,全自動(dòng)化的完成數(shù)據(jù)清洗、特征加工、模型篩選和超參數(shù)優(yōu)化工作,自動(dòng)處理不均衡問(wèn)題。同時(shí),引入半監(jiān)督學(xué)習(xí) 進(jìn)一步提升模型的泛化能力,消除數(shù)據(jù)訓(xùn)練與預(yù)測(cè)的不確定性。平臺(tái)支持分布式架構(gòu),提供高效的評(píng)估策略,降低建模的時(shí)間成本,從而使大規(guī)模數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)AutoML。

九章云極DataCanvas以自主研發(fā)的“硬科技”立身,開(kāi)源出國(guó)際領(lǐng)先的AutoML自動(dòng)化模型算法和架構(gòu),擁有實(shí)現(xiàn)多樣性機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)和場(chǎng)景自動(dòng)化開(kāi)發(fā)的Hypernets、在全球頂級(jí)Kaggle競(jìng)賽中獲得第一名的DeepTables等眾多AutoML開(kāi)源工具。并且根據(jù)UCI、Kaggle公開(kāi)的數(shù)據(jù)集,其產(chǎn)品DataCanvas AutoML Toolkit(DAT)的模型準(zhǔn)確度高于當(dāng)前最先進(jìn)的AutoML開(kāi)源工具。

DataCanvas AutoML Toolkit(DAT)

隨著不斷變化的業(yè)務(wù)與市場(chǎng)需求,九章云極DataCanvas多年來(lái)在金融、通信、政府等眾多行業(yè)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景應(yīng)用,持續(xù)創(chuàng)新,堅(jiān)持自主研發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品,用標(biāo)準(zhǔn)化的AI平臺(tái)產(chǎn)品覆蓋更多的客戶(hù),助力各個(gè)行業(yè)的企業(yè)規(guī)模化建模,實(shí)現(xiàn)數(shù)智化升級(jí)。

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