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中國移動開啟科技周,九章云極DataCanvas助力企業(yè)數(shù)智化升級

 2021-05-28 17:44  來源:互聯(lián)網  我來投稿 撤稿糾錯

  阿里云優(yōu)惠券 先領券再下單

近日,中國移動舉辦了“2021年科技工作者日暨科技周——九天人工智能新技術論壇”,邀請來自中國移動、優(yōu)秀人工智能企業(yè)、頂尖高校、國際標準化組織的業(yè)界專家分享AI基礎技術及網絡智能化領域的最新技術成果與行業(yè)動態(tài),探討未來AI技術發(fā)展趨勢,促進產業(yè)數(shù)智化轉型。九章云極DataCanvas資深架構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資深架構師 楊健

近年來機器學習技術的應用價值顯著,隨之而來的數(shù)據(jù)瓶頸、算力瓶頸以及人才瓶頸日益凸顯出來。隨著人工智能的發(fā)展,數(shù)據(jù)和算力需求得以滿足,數(shù)據(jù)科學人才培養(yǎng)卻遠遠滯后于需求,最終爆發(fā)出人才培養(yǎng)周期長、速度慢等問題。資深架構師楊健在演講中提到,AutoML技術正在迎來爆發(fā)性的增長,Gartner在2020年十大科技趨勢中,將以AutoML為代表的AI普及化作為數(shù)據(jù)與分析領域的重要戰(zhàn)略技術之一。

面對企業(yè)業(yè)務的新需求,九章云極DataCanvas提供AutoML自動化建模平臺,構建神經網絡架構搜索空間,運用超大規(guī)模空間搜索算法,結合高性能評估策略,達到全流程端到端的自動機器學習建模,提升建模效率與體驗,讓業(yè)務能快速構建和使用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)自動建模等諸多挑戰(zhàn)。針對這些問題,在建模流程中DataCanvas自動機器學習平臺運用AutoML自動化核心技術,使業(yè)務人員無需查看數(shù)據(jù)樣本分布,全自動化的完成數(shù)據(jù)清洗、特征加工、模型篩選和超參數(shù)優(yōu)化工作,自動處理不均衡問題。同時,引入半監(jiān)督學習 進一步提升模型的泛化能力,消除數(shù)據(jù)訓練與預測的不確定性。平臺支持分布式架構,提供高效的評估策略,降低建模的時間成本,從而使大規(guī)模數(shù)據(jù)實現(xiàn)AutoML。

九章云極DataCanvas以自主研發(fā)的“硬科技”立身,開源出國際領先的AutoML自動化模型算法和架構,擁有實現(xiàn)多樣性機器學習任務和場景自動化開發(fā)的Hypernets、在全球頂級Kaggle競賽中獲得第一名的DeepTables等眾多AutoML開源工具。并且根據(jù)UCI、Kaggle公開的數(shù)據(jù)集,其產品DataCanvas AutoML Toolkit(DAT)的模型準確度高于當前最先進的AutoML開源工具。

DataCanvas AutoML Toolkit(DAT)

隨著不斷變化的業(yè)務與市場需求,九章云極DataCanvas多年來在金融、通信、政府等眾多行業(yè)實現(xiàn)場景應用,持續(xù)創(chuàng)新,堅持自主研發(fā)新技術、新產品,用標準化的AI平臺產品覆蓋更多的客戶,助力各個行業(yè)的企業(yè)規(guī)?;?,實現(xiàn)數(shù)智化升級。

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