深兰科技斩获IEEEISI冠军,其AutoML技术加速企业AI升级新进程:环球体育

发布者: 发布时间:2021-07-25
本文摘要:机器学习的下一波!AI领域最受欢迎的技术之一!国外谷歌、Facebook、微软公司、国内深兰科学技术、忽视科学技术、第四范式等领先的AI企业竞争开发…2019年只关注人工智能领域的技术,可能是AutoML技术。

机器学习的下一波!AI领域最受欢迎的技术之一!国外谷歌、Facebook、微软公司、国内深兰科学技术、忽视科学技术、第四范式等领先的AI企业竞争开发…2019年只关注人工智能领域的技术,可能是AutoML技术。最近,国内AI企业在AutoML技术上传了好消息。

7月1日,IEE、ISI、2019国际大数据分析比赛结果公布,深兰科技DeepBlueAI队分别获得冠军和季军优异成绩。AutoML技术是什么?为什么谷歌、Facebook、微软公司竞争开发?为什么被称为AI领域最受欢迎的技术?为什么说中国企业AI变革或进入新过程?1、力克英美德等七国强敌中国自主研究AutoML技术进入IEEEISI冠军最近,来自中国上海的AI独角兽深兰科学技术DeepBlueAI队在IEEEISI2019国际大数据分析竞赛中获得冠军和季军。

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享有16年历史的IEE年度国际会议,是安全性信息学领域的旗舰会议。目前,从传统智能和安全领域发展到多领域的领先研究和创造力。

今年7月1日,第17届IEEISI会议由深圳人工智能和数据科学研究所主办。IEEEISI会议开始了这次国际大数据分析比赛(IEEEISII2019年世界杯,IWCI2019),面向世界性的高中、研究机构、企业、政府对外开放。本次比赛总参加人数超过千人,300多支参加队伍来自中国、美国、巴基斯坦、英国、德国等7个国家。

来自华为、京东、DDT等着名企业,以及来自清华大学、北京大学、浙江大学等着名大学的300多支队伍参加,参加总人数超过千人。今年IEEISI比赛分为投资价值评价和法律诉讼类型预测两个比赛问题。

在企业投资价值评价比赛问题中,深兰科技DeepBlueAI团队以自我研究的AutoML系统以较小的领先优势获得冠军。AutoML全称AutomatedMachinelearning,即自动机械学习,该技术是2014年以来机械学习和深度自学领域最受欢迎的领域之一。

AutoML技术之所以受到普遍关注,是因为它使机器学习从教学变为自学,大大提高了机器学习的效率。明确地说,传统的机器学习,从摄取数据到预处理、优化,然后预测结果,每个步骤都必须由专业的AI人才控制和继续执行。在AutoML技术的保护下,人主要只关注数据收集/收集和预测两个主要方面。

中间再次发生的所有其他步骤都可以使机器自动化,同时优化并准备展开预测的模型。AutoML技术广泛没有自动化的两个特征:AutoML可以有效地通过自动继续的重复任务提高工作效率。

这使得数据科学家需要更好地关注问题,而不是模型。例如,深兰科学技术自我研究的AutoML技术,不仅需要节约大量的人力物资,还可以更慢、更安全地构很多算法工程师构筑的机械学习系统。在这次比赛中,AutoML系统可以挖掘各业务字段之间的简单关系,自动提取高级特征,为企业价值评价提供更准确的解决方案。

高性能:由于AutoML的自动化和高效特征,它在一定程度上超越了人工智能技术与人工智能科学家的深入初始关系,从而降低了人工智能技术的应用门槛—但并非所有企业都有资源采用经验丰富的人工智能人才队伍。这意味着AutoML技术可以作为人工智能人才严重不足的企业使用可能是传统企业AI变革的突破口!值得注意的是,本次比赛的冠军队深兰科学技术有多年的机械学习经验。此前,在PAKDD2019、CVPR午2019等国际知名赛事中多次获得冠军的优异成绩。2、美国谷歌、中国深兰科技AutoML成为智能驾驶急转弯的关键,为什么AutoML技术是传统企业AI变革的突破口?众所周知,汽车行业被称为传统制造业皇冠的明珠。

我们以汽车产业为例,近距离洞察AutoML技术的能力。深兰科学技术是年度将AutoML技术应用于智能驾驶和整车生产领域的国内AI企业之一。今年6月,深兰科学技术和其他5家企业每月接受道路测量牌照,成为获得广州市智能网络汽车道路测试资格的第一家企业,其中深兰科学技术是获得大型巴士道路测量资格的AI企业。

其旗下的熊猫智能巴士也在黄埔区、南沙区、花都区、白云区等4个地区内测量。深兰科学技术出现后拥有AI基因,但中国汽车行业的主要玩家们传统汽车企业,进入智能驾驶领域必然面临很多挑战。例如,在智能驾驶状况下,汽车和汽车之间最终构成的车际网络,即汽车之间的交流,通知汽车的距离、车流、事故、道路状况等。

这种交流必然是用数据构建的。那么,两辆品牌不同,智能驾驶技术不同的车辆之间,一辆智能驾驶,另一辆没有,其间的数据传输近乎有可能受到障碍。

例如,数据形式不同,维度不同,字段也不同。以我们熟悉的EXCEL数据为转换,在某种程度上是7月1日的时间数据,根据统计数据表的不同,7-1可能是07.01.2019,也可能是July1st。

如果数据量非常大,就不能用人眼一一识别、矫正。EXCEL还是这样。不要说AI。

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如何确保汽车与汽车之间的数据交流顺利进行?AutoML技术可以很好地解决问题。前文提到的深兰科技自研的AutoML系统,不仅可以挖掘各规格数据之间的简单关系,还可以自动提取高级特征,开展自动化数据清除。这意味着不同车辆之间有不同的数据,AutoML系统可以自动统一。

另外,深兰科学技术自主研究的AutoML系统天生的自动化能力,可以使数据传输过程、面对简单场景的数据更加有效的匿名性,可以确保所有者的方向数据不会泄漏,其高性能可以使该技术具有较低的门槛、大规模的传统汽车企业事实上,谷歌已经将AutoML系统用作智能驾驶。今年1月,Alphabet(谷歌母公司)旗下的子公司、世界性的自动驾驶领导羊-Waymo正式成立10周年之际,对AutoML技术如何帮助智能驾驶进行了深入的分析。据Waymo介绍,AutoML技术将智能驾驶技术优化为不同的场景,有效地获得大量机械学习的解决方案,将智能驾驶技术应用于不同的城市和环境。

无论是国内深兰科学技术还是国外谷歌,AutoML技术都成为智能驾驶领域的重要技术之一。如果国内传统汽车企业想要制造汽车的新势力急转弯,AutoML技术的能力是必不可少的。3、企业AI变革遇到人才瓶颈AutoML或贴近兆蛋糕的工具,实际上AutoML技术的能力不仅仅是汽车行业,也是国内所有传统行业和中小企业AI变革的切入点之一。

传统行业和中小企业的AI变革,甚至AI行业整体的发展,主要不受三个重要因素的束缚。第一,人才第二,数据第三,计算能力在企业中亲吻数字化,云计算可以低价租赁的今天,人才最后成为最好的瓶颈。

然而,人工智能人才培养不可能像企业数字变革和公有云普及那样迅速,受到教育资源等各种原因的允许,AI人才的稀缺性必然会持续很长时间。今年4月,加拿大人工智能孵化器公司Element《2019年全球人工智能人才报告》显示,在全球人工智能人才培养方面,44%的人工智能人才博士学位在美国获得,在中国获得约11%的人工智能人才,46%的人工智能人才为美国员工工作,中国的数据只有11%。

国内AI人才总量不足。更不利的问题之一是,国内人工智能人才大多只在科技企业甚至BAT、TMD等大型科技企业之间流动。对于传统行业和中小企业来说,人工智能人才成本是一项不可逾越的努力。

人工智能人才经常需要团队登录和战斗来充分发挥他们的才能,这可以说是雪上加霜。这意味着,另一方面,在今后几十年AI产业化变革的途中,传统行业和中小企业内部没有巨大的市场。另一方面,通过AI构建新产品和服务,在推进传统行业变革升级的同时,已经成为国家提倡的推进供给外侧结构性改革、构建高质量发展的最重要的点,相关政策早已陆续出台。

因此,无论是市场竞争还是国家政策,人工智能都将成为传统行业和中小企业的趋势。根据国务院发表的下一代人工智能发展计划,到2030年,中国建设人工智能核心产业规模达到1兆元,产业规模达到10兆元。

减少企业用户、开发人员和研究人员门槛的AutoML技术是贴近这个巨大蛋糕的工具。换句话说,深兰科学技术、科学技术、第四范式等领先的AI企业有机会利用AutoML技术赋予国内传统行业和中小企业能力。目前,AutoML技术已广泛应用于正确的市场营销、金融接触、自动驾驶、疾病预测等业务场景,发挥了相似甚至多达数据科学家的模型效果,决定了准确性的人类专家的数倍。

以深兰科学技术为例,深兰科学技术明确提出了将AutoML技术作为开发工具,在公司构建的世界级核心算法平台上发售系统的解决方案,实现了AI交通、AI医疗、AI工业、AI社区等领域。据了解,深兰科技的AI产品跨越多个领域,用于场景简单。AutoML技术可以根据大容量的简单数据进行算法的自我改版和自我适应环境,超越AI的确实智能化和个性化。

另一个例子是第四个模式。目前,AutoML平台已经发布,可以帮助企业根据历史数据和业务的动态将系统转移到系统中,并充分挖掘其特作出更准确的决策。今年4月,无视科学技术也首次明确了AutoML的相关成果…可以意识到旋转的未来,环绕AutoML技术,中外AI企业进行新的技术星海。资料来源:氢媒体工厂版权文章允许禁止发表。

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