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深兰科技斩获IEEEISI冠军,其AutoML技术加速企业AI升级新进程

下一波机器学习!AI领域最热门的技术之一!谷歌、Facebook、微软等国外公司,申兰科技、迪法恩科技、第四范式等国内领先的AI公司都在争夺研发.如果2019年只关注人工智能领域的一项技术,可能就是AutoML技术。最近国内AI企业在AutoML技术上传好消息。7月1日,IEEE ISI 2019国际大数据分析大赛成绩揭晓,深蓝科技的DeepBlueAI团队分别获得冠军和第三名。

AutoML技术到底是什么?为什么谷歌、Facebook、微软都在相互竞争的研发上投入巨资?为什么被誉为「AI领域最热门的技术」?为什么说“中国企业AI转型或进入新的进程?”1.中国自主研发的AutoML技术,是力克、英国、美国、德国等七国的“劲敌”,获得IEEE ISI冠军。近日,来自中国上海的AI独角兽—— DeepBlueAI团队在IEEE ISI 2019国际大数据分析大赛中分别获得冠军和亚军。已有16年历史的IEEE年度国际会议,是安全信息学领域的旗舰会议。目前,它已经从传统的智能与安全领域发展到多领域的领先研究和创新。

今年7月1日,第17届IEEE ISI大会由深圳人工智能与数据科学研究所主办。IEEE ISI大会推出国际大数据分析大赛(IEEE ISI世界杯2019,IWC 2019),面向全球高校、科研机构、企业、政府开放。本次比赛有1000多人参加,来自中国、美国、巴基斯坦、英国、德国等7个国家的300多支队伍。

来自华为、JD.COM、滴滴等知名企业以及清华、北大、浙大等知名高校的300多支队伍参加了比赛,参赛总人数超过1000人。今年的IEEE ISI大赛分为两个题目:投资价值评估和法律诉讼类型预测。在企业投资价值评估中,深蓝科技的DeepBlueAI团队凭借自主开发的AutoML系统,以小的领先优势获得冠军。

Automated Machine Learning是AutoML的全称,是2014年以来机器学习和深度自学最热门的领域之一。自动学习技术因其将机器学习从“教学”转变为“自学”而受到广泛关注,极大地提高了机器学习的效率。具体来说,传统机器学习的每一步,从摄取数据到预处理、优化,然后预测结果,都必须由专业的人工智能人才来控制和延续。但是在AutoML技术的支持下,人们只关注两个主要方面:数据采集/收集和预测。

中间再次发生的所有其他步骤可以自动完成机器的奇妙构造,同时获得优化并准备扩展预测模型。AutoML技术没有两个特点:自动化:AutoML可以通过持续自动执行的重复性任务,高效提高工作效率。这使得数据科学家需要更加关注问题而不是模型。比如深蓝科技开发的AutoML技术,不仅需要节省大量的人力、物力、财力,而且可以比大多数算法工程师建立机器学习系统更慢、更安全。

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在这场竞争中,AutoML系统可以挖掘出业务领域之间的简单关系,自动提取高阶特征,为企业价值评估获得更加精细和准确的解决方案。高性能:由于AutoML的自动化和高效率,在一定程度上超越了AI技术和AI科学家之间的深层初始化关系,从而降低了AI技术的应用门槛。但并不是所有企业都有资源聘请有经验的AI人才。这意味着AutoML技术可以在AI人才严重短缺的企业广泛应用,这可能是传统企业AI改造的一个突破!值得注意的是,本次比赛的冠军团队神蓝科技,有着多年的机器学习经验。

此前,她曾在2019年巴基斯坦世界大学生运动会和2019年CVPR世界大学生运动会等国际著名比赛中获得多项优异成绩。 2.美国的谷歌和中国的AutoML已经成为智能驾驶“急转弯”的关键。为什么说AutoML技术是“传统企业AI改造的突破口”?众所周知,汽车工业被誉为传统制造业的皇冠上的宝石。

我们显然以汽车行业为例,深入了解汽车技术的授权。申兰科技是国内将汽车技术应用于智能驾驶和汽车生产的人工智能企业之一。

今年6月,申兰科技与其他5家企业一起,于6月领取路试牌照,成为首批获得广州智能网路试资质的企业,其中申兰科技是唯一获得大型客车路试资质的AI企业。其熊猫智能公交也将通过黄埔区、南沙区、花都区和白云区的路试。

申蓝科技自问世以来就有自己的AI基因,但——传统汽车公司作为中国汽车行业的主力,要想进入智能驾驶领域,势必面临诸多挑战。比如智能驾驶条件下,汽车最终会形成一个“车际网络”,即汽车之间“相互沟通”,告诉对方汽车之间的距离、交通流量、事故、路况等。而这种沟通必须通过数据来建立。

那么在两个不同品牌、不同智能驾驶技术的车辆之间,即使一个有智能驾驶,一个没有,它们之间的数据传输也可能会在附近遇到障碍,比如数据格式不同,维度不同,领域不同。我们熟悉的EXCEL中的数据,一定程度上是“七一”。不同的统计数据表显示差异,可能是“7-1”、“07.01.2019”或“7月1日”。

如果数据量巨大,人眼无法识别和纠正。EXCEL还是这样,更别提AI了。如何保证车与车之间数据的畅通?AutoML技术可以很好的解决这个问题。

上述深蓝科技开发的AutoML系统不仅可以挖掘出各种规格数据之间的简单关系,还可以自动提取高阶特征,进行自动数据清理。这意味着不同车辆之间的不同数据可以由AutoML系统自动统一。此外,深蓝科技开发的AutoML系统的自然自动化能力,也可以使数据传输过程和面向简单场景的数据更加高效;其匿名性可以保证车主方位数据不泄露;凭借其高性能,该技术可以降低门槛,并大规模授权传统汽车公司。

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其实谷歌早就把AutoML系统当成智能驾驶了。今年1月,Alphabet(谷歌母公司)的子公司、全球自动驾驶领域的领军企业——Waymo在官方博客中,在AutoML成立十周年之际,深入分析了AutoML技术如何帮助智能驾驶。据Waymo介绍,AutoML技术使其智能驾驶技术针对不同场景进行缓慢优化,高效倒计时获得大量机器学习解决方案,从而将其智能驾驶技术应用于不同城市和环境。

可见,AutoML技术已经成为智能驾驶领域的关键技术之一,无论是国内的申兰科技还是国外的Google。如果国内的传统车企甚至新势力想要“急转直下”,那么就有必要对AutoML技术进行赋能。3.企业AI转型遇到人才瓶颈AutoML或者接近万亿蛋糕的利器。

实际上,AutoML技术的赋能并不仅限于汽车行业,也是我国所有传统行业和中小企业AI转型的切入点之一。传统行业和中小企业的AI转型,乃至整个AI行业的发展,都不受三个关键因素的束缚:第一,人才、数据、计算能力。在企业竞相亲吻数字化、云计算可以低价出租的今天,人才成为最后也是最好的瓶颈。但是AI人才的培养不太可能像企业数字化转型、公共云普及那样快。

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由于教育资源等各种原因,AI人才的稀缺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 AI发布的《2019年全球AI人才报告》显示,在全球AI人才培养方面,44%的AI人才在美国获得博士学位,约11%在中国;在雇佣AI人才方面,46%的AI人才为美国员工工作,而中国为11%。

可见国内AI人才短缺。更不利的一个问题是,国内AI人才大多只在技术企业甚至BAT、TMD等大型技术企业之间流动。对于传统行业和中小企业来说,AI人才的成本是一个不可逾越的问题,AI人才往往要以团队的形式落地才能充分发挥自己的才能,这使得这种情况更加糟糕。

这意味着,一方面,至少在未来几十年内,传统行业和中小企业不会有巨大的市场。另一方面,通过人工智能构建全新的产品和服务,促进传统产业转型升级,已经成为国家倡导的推进供给侧结构改革、建设高质量发展的最重要着力点,相关政策早已层出不穷。所以无论是市场竞争还是国家政策,AI对传统行业和中小企业赋能都将是大势所趋。根据国务院公布的新一代人工智能发展规划,到2030年,中国将建设高达1万亿元的人工智能核心产业,创造高达10万亿元的相关产业。

AutoML技术可以降低企业用户、开发人员和研究人员的门槛,是抓住这块巨大蛋糕的利器。换句话说,领先的AI公司如深蓝科技、不屑科技、第四范式等都有机会利用AutoML技术为国内传统行业和中小企业赋能。目前,AutoML技术已经广泛应用于精准营销、金融危机、自动驾驶、疾病预测等商业场景。

并且做出了类似于甚至多达数据科学家的模型效果,其决策准确率是人类专家的数倍。以神蓝科技为例,神蓝科技已经明确表示,将利用AutoML技术作为开发工具,在公司搭建的世界级核心算法平台上销售系统化解决方案,为AI交通、AI医疗、AI行业、AI社区等领域赋能。

据了解,深蓝科技的AI产品跨越多个领域,用于简单场景。AutoML技术可以在海量简单数据的基础上,对算法进行自修正,适应环境,从而超越AI真正的智能化和个性化。再比如第四种范式。目前已经宣布,AutoML平台可以帮助企业基于历史数据和业务动态递归系统,充分挖掘特征,做出更准确的决策。

今年4月,迪法恩斯科技也首次展示了汽车的成就.可以认识到,在不久的将来,中外AI企业将围绕AutoML技术进行新一轮的技术开发。来源:氢媒厂版权文章,许可禁止发表。

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