大幅加速人工智能模型設(shè)計(jì) DarwinML 顛覆AI游戲規(guī)則

人工智能的廣泛應(yīng)用是未來(lái)幾年最具顛覆性的行業(yè)趨勢(shì)之一，但大量行業(yè)用戶(hù)在人工智能業(yè)務(wù)實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，業(yè)界既有的人工智能模型無(wú)法完全滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求，對(duì)人工智能模型進(jìn)行定制化的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)不僅耗時(shí)較長(zhǎng)，還需要大量人工智能技術(shù)與人才資源的支撐。人工智能技術(shù)的應(yīng)用長(zhǎng)期裹足不前，市場(chǎng)普遍需要能夠大幅降低人工智能模型設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)門(mén)檻的解決方案和開(kāi)發(fā)工具。在此背景下，人工智能業(yè)界提出了AutoML 的概念，即通過(guò)自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能模型的快速構(gòu)建。

基于 AutoML 的理念，探智立方推出了人工智能模型自動(dòng)設(shè)計(jì)平臺(tái)-DarwinML。探智立方首席科技官錢(qián)廣銳博士表示：“在開(kāi)展機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)的實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)，大量企業(yè)最棘手的問(wèn)題是時(shí)間，模型設(shè)計(jì)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)不僅會(huì)消耗大量資源，也會(huì)導(dǎo)致模型的建立滯后于業(yè)務(wù)需求。因此，我們嘗試將模型優(yōu)化的過(guò)程抽象成一個(gè)純數(shù)學(xué)問(wèn)題，然后利用機(jī)器的強(qiáng)大計(jì)算力，以搜索進(jìn)化的方式，在盡可能短的時(shí)間內(nèi)尋找全局最佳解決方案。我們希望通過(guò) DarwinML 這一人工智能工具，能夠?qū)⒃撃芰?fù)制到更多的行業(yè)應(yīng)用中，幫助用戶(hù)快速開(kāi)展人工智能應(yīng)用?！?/p>

探智立方首席科技官錢(qián)廣銳博士

與傳統(tǒng)基于專(zhuān)家的人工智能模型設(shè)計(jì)方式相比，DarwinML能夠針對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成和優(yōu)化符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的最優(yōu)人工智能模型，將開(kāi)發(fā)AI模型這一傳統(tǒng)意義上由專(zhuān)家驅(qū)動(dòng)的工作流程，轉(zhuǎn)化成為業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的工作流程，分析師和開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)注模型建立的過(guò)程就能快速建立整套的模型，從而更加聚焦人工智能給業(yè)務(wù)帶來(lái)的創(chuàng)新。DarwinML 擁有完全自主開(kāi)發(fā)的模型基因庫(kù)、模型進(jìn)化算法等核心技術(shù)，提供了自我進(jìn)化學(xué)習(xí)能力，可以與時(shí)俱進(jìn)加快模型設(shè)計(jì)收斂速度。DarwinML旨在打造業(yè)界“最好用”的人工智能模型設(shè)計(jì)平臺(tái)，其采用圖形化界面，使用操作簡(jiǎn)便性高，可直接面向需開(kāi)發(fā)人工智能模型的業(yè)務(wù)人員，以“日”為單位完成模型設(shè)計(jì)，大幅加速人工智能模型設(shè)計(jì)，縮短人工智能賦能業(yè)務(wù)落地周期。

DarwinML 具備自我演化、自主設(shè)計(jì)的特性，能夠大幅度降低人的參與和影響，其采用自動(dòng)化數(shù)據(jù)特征提取、數(shù)據(jù)擴(kuò)征和“自主學(xué)習(xí)”等技術(shù)，有效解決低質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注的影響和對(duì)大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)數(shù)量的依賴(lài)，讓模型的準(zhǔn)確率能夠快速提升到相當(dāng)高的水平。而且，DarwinML 還實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的全生命周期管理，能夠無(wú)縫與生產(chǎn)系統(tǒng)對(duì)接，并對(duì)生產(chǎn)模型實(shí)時(shí)優(yōu)化。

為人工智能賦能 探智立方目標(biāo)實(shí)現(xiàn)全球前三

在人工智能快速發(fā)展的浪潮下，機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)需求快速增長(zhǎng)與人工智能人才供給不足的矛盾發(fā)展的必然結(jié)果，就是 AutoML 能力的普及化，由此可能會(huì)帶來(lái)超過(guò)百億的市場(chǎng)規(guī)模。而在全球范圍內(nèi)，AutoML 產(chǎn)品與解決方案都處于探索期，探智立方憑借全球領(lǐng)先的核心技術(shù)與先發(fā)的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，有望在為人工智能注入更多勢(shì)能的同時(shí)，顛覆全球人工智能市場(chǎng)。

探智立方首席運(yùn)營(yíng)官施東峰對(duì)于公司的戰(zhàn)略發(fā)展進(jìn)行了闡述，他表示：“探智立方不僅將提供以 DarwinML 為核心的平臺(tái)軟件及服務(wù)，幫助企業(yè)用戶(hù)降低人工智能模型設(shè)計(jì)所需人員技術(shù)門(mén)檻及時(shí)間，還在銷(xiāo)售模式上進(jìn)行了創(chuàng)新。我們正在推動(dòng)建立人工智能共享云平臺(tái)，提供線(xiàn)上模型設(shè)計(jì)定制化服務(wù)，為企業(yè)人工智能定制化提供更具敏捷性的解決方案。我們希望通過(guò)3-5年的努力，能夠取得 AutoML 領(lǐng)域中國(guó)市場(chǎng)的領(lǐng)先地位，并實(shí)現(xiàn)全球覆蓋與橫向拓展?！?/p>

隨著 AutoML 解決方案的廣泛實(shí)施，人工智能的開(kāi)發(fā)門(mén)檻將大幅降低，模型設(shè)計(jì)的主體將由人工智能專(zhuān)家演變?yōu)槠胀ㄩ_(kāi)發(fā)者，這將徹底重構(gòu)當(dāng)前的人工智能開(kāi)發(fā)生態(tài)。為了給個(gè)人開(kāi)發(fā)者提供服務(wù)，探智立方還將發(fā)布DarwinML 的個(gè)人版本，支持個(gè)人開(kāi)發(fā)者快捷的設(shè)計(jì)人工智能模型，并以開(kāi)源的方式建立社群，這有望打造成為人工智能開(kāi)發(fā)者的“Windows”系統(tǒng)，形成更富活力的人工智能生態(tài)。

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