探智立方iQubic正式发布人工智能模型自动设计平台DarwinML 1.0
2018-08-07 11:01:10爱云资讯阅读量:480
——从“零”快速自动设计,全生命周期管理,实时优化生产模型
8月2日,人工智能专业企业探智立方( Intelligence Qubic, iQubic)公司正式发布了人工智能模型自动设计平台-DarwinML 1.0。该平台以自动化机器学习(AutoML)为核心技术,以基因进化理论为设计思想,用户只需要具备人工智能基本概念,即可设计开发机器学习和深度学习模型,从而缩短建模人员及数据科学家创建模型的时间及门槛,提升效率,满足面向定制化场景的人工智能模型创建需求。探智立方首席运营官施东峰表示,公司将基于DarwinML的创新技术能力,以普惠AI为理念,使DarwinML成为人工智能模型设计开发的最佳工具。公司还将以快速建立定制化模型为服务目标,从模型设计、共享、迁移、生产的角度打造一个满足金融、物联网、教育、医疗等行业用户人工智能需求的平台。
【左起:探智立方首席科技官钱广锐、产品总监宋煜、首席运营官施东峰、解决方案总监徐宁】
大幅加速人工智能模型设计 DarwinML 颠覆AI游戏规则
人工智能的广泛应用是未来几年最具颠覆性的行业趋势之一,但大量行业用户在人工智能业务实践中发现,业界既有的人工智能模型无法完全满足业务需求,对人工智能模型进行定制化的设计开发不仅耗时较长,还需要大量人工智能技术与人才资源的支撑。人工智能技术的应用长期裹足不前,市场普遍需要能够大幅降低人工智能模型设计开发门槛的解决方案和开发工具。在此背景下,人工智能业界提出了AutoML 的概念,即通过自动化的机器学习来实现人工智能模型的快速构建。
基于 AutoML 的理念,探智立方推出了人工智能模型自动设计平台-DarwinML。探智立方首席科技官钱广锐博士表示:“在开展机器学习和深度学习模型设计的实践中,我们发现,大量企业最棘手的问题是时间,模型设计时间过长不仅会消耗大量资源,也会导致模型的建立滞后于业务需求。因此,我们尝试将模型优化的过程抽象成一个纯数学问题,然后利用机器的强大计算力,以搜索进化的方式,在尽可能短的时间内寻找全局最佳解决方案。我们希望通过 DarwinML 这一人工智能工具,能够将该能力复制到更多的行业应用中,帮助用户快速开展人工智能应用。”
【探智立方首席科技官钱广锐博士】
与传统基于专家的人工智能模型设计方式相比,DarwinML能够针对客户数据,自动生成和优化符合业务场景的最优人工智能模型,将开发AI模型这一传统意义上由专家驱动的工作流程,转化成为业务驱动的工作流程,分析师和开发者无需关注模型建立的过程就能快速建立整套的模型,从而更加聚焦人工智能给业务带来的创新。DarwinML 拥有完全自主开发的模型基因库、模型进化算法等核心技术,提供了自我进化学习能力,可以与时俱进加快模型设计收敛速度。DarwinML旨在打造业界“最好用”的人工智能模型设计平台,其采用图形化界面,使用操作简便性高,可直接面向需开发人工智能模型的业务人员,以“日”为单位完成模型设计,大幅加速人工智能模型设计,缩短人工智能赋能业务落地周期。
DarwinML 具备自我演化、自主设计的特性,能够大幅度降低人的参与和影响,其采用自动化数据特征提取、数据扩征和“自主学习”等技术,有效解决低质量数据标注的影响和对大量标签数据数量的依赖,让模型的准确率能够快速提升到相当高的水平。而且,DarwinML 还实现了机器学习模型的全生命周期管理,能够无缝与生产系统对接,并对生产模型实时优化。
为人工智能赋能 探智立方目标实现全球前三
在人工智能快速发展的浪潮下,机器学习模型设计需求快速增长与人工智能人才供给不足的矛盾发展的必然结果,就是 AutoML 能力的普及化,由此可能会带来超过百亿的市场规模。而在全球范围内,AutoML 产品与解决方案都处于探索期,探智立方凭借全球领先的核心技术与先发的市场优势,有望在为人工智能注入更多势能的同时,颠覆全球人工智能市场。
探智立方首席运营官施东峰对于公司的战略发展进行了阐述,他表示:“探智立方不仅将提供以 DarwinML 为核心的平台软件及服务,帮助企业用户降低人工智能模型设计所需人员技术门槛及时间,还在销售模式上进行了创新。我们正在推动建立人工智能共享云平台,提供线上模型设计定制化服务,为企业人工智能定制化提供更具敏捷性的解决方案。我们希望通过3-5年的努力,能够取得 AutoML 领域中国市场的领先地位,并实现全球覆盖与横向拓展。”
随着 AutoML 解决方案的广泛实施,人工智能的开发门槛将大幅降低,模型设计的主体将由人工智能专家演变为普通开发者,这将彻底重构当前的人工智能开发生态。为了给个人开发者提供服务,探智立方还将发布DarwinML 的个人版本,支持个人开发者快捷的设计人工智能模型,并以开源的方式建立社群,这有望打造成为人工智能开发者的“Windows”系统,形成更富活力的人工智能生态。