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成立一年發(fā)布 AutoML 商用產(chǎn)品“小智”，智鈾科技希望降低機器學習門檻

本文作者：張莉

2018-06-14 16:25

專題：AutoML 祛魅

導語：智鈾科技發(fā)布了自動化機器學習產(chǎn)品“小智”，該公司表示這是國內(nèi)首款可私有部署的 AutoML 商用產(chǎn)品。

近幾年，隨著人工智能領域的快速發(fā)展，無論是研究開發(fā)領域，還是應用落地領域，各個環(huán)節(jié)對人才的需求有增無減，而人才短缺已成為我國人工智能發(fā)展中的最大短板。然而人工智能人才培養(yǎng)的周期很長，AI 人才稀缺的問題長期困擾著行業(yè)。

根據(jù)教育部印發(fā)的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，中國人工智能人才缺口超過 500 萬，如此龐大的需求，短時間內(nèi)肯定無法得到滿足。而傳統(tǒng)行業(yè)使用機器學習更是面臨著巨大的挑戰(zhàn)，人才的缺乏和昂貴的成本使機器學習的普及之路荊棘叢生。

基于上述行業(yè)痛點，曾任百度資深科學家，負責百度超大規(guī)模機器學習團隊的夏粉博士于去年 6 月創(chuàng)立智鈾科技，公司專注開發(fā)自動化機器學習平臺（AutoML），用 AI 替代機器學習建模過程中需要大量人工操作的部分，降低機器學習門檻，讓普通工程師和業(yè)務人員也可以方便使用機器學習。

昨天，智鈾科技發(fā)布了自動化機器學習產(chǎn)品“小智”，該公司表示這是國內(nèi)首款可私有部署的 AutoML 商用產(chǎn)品。

成立一年發(fā)布 AutoML 商用產(chǎn)品“小智”，智鈾科技希望降低機器學習門檻

雷鋒網(wǎng)注：智鈾科技自動化機器學習產(chǎn)品“小智”

技術：AutoML，用 AI 創(chuàng)造 AI

AutoML 的概念源自2012年學術界提出一個新觀念——Programming by Optimization（PbO），字面上的意思是指以最優(yōu)化程序開發(fā)，實質(zhì)上就是要解決編程時人工調(diào)校參數(shù)的問題，即學習構建其他機器學習算法的機器學習算法。

AutoML 更大范圍內(nèi)為世人周知是因為谷歌 Cloud AutoML Vision 產(chǎn)品的發(fā)布，這款產(chǎn)品可以用 AI 設計 AI，讓更多對機器學習了解有限的人，把 Google 級的 AI 技術運用到產(chǎn)品打磨中，從而降低了使用機器學習的門檻。

全球最大的科技企業(yè)，包括 Google 、Facebook和微軟，每年要花數(shù)百萬美元來聘請人工智能專家，人才的價值水漲船高。人才的短缺或許還會持續(xù)很長一段時間，因為要精通這些知識需要好幾年的時間。

一些公司正在開發(fā)各種各樣的工具，以期更高效地創(chuàng)建各個業(yè)務自己的人工智能軟件。例如，圖像和語音識別服務、在線聊天機器人等。

但仍只有一小部分企業(yè)擁有足夠的人力財力資源來充分發(fā)揮AI和機器學習潛能和開發(fā)先進的機器學習模型。即便是少數(shù)幾家擁有AI專家的企業(yè)，也仍需要大量時間、經(jīng)過繁復的過程才能構建出自定義的機器學習系統(tǒng)。這是智鈾科技試圖解決的問題，據(jù)介紹，智鈾科技目前主要以結構化數(shù)據(jù)為主，致力于為企業(yè)帶來全流程、自動化的建模和部署能力，幫助企業(yè)構建人工智能核心。

至于 AutoML 的具體優(yōu)勢有哪些，智鈾科技 CEO 夏粉在此前接受雷鋒網(wǎng)專訪時表示：

自動化模型參數(shù)調(diào)整，節(jié)省工作量，降低門檻；

自動化特征抽取、變形和組合，找到有效的影響結果的特征；

自動化模型結構設計，比如神經(jīng)網(wǎng)絡多少層，每一層之間的關系。

夏粉談到，AutoML 的局限性在于，如果做到場景通用化，可能會稍微多消耗一些計算資源。