智能+时代悄然到来,同盾科技天机让AI更普惠

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为什么公司需要机器学习平台

在2008年美国工程院列出的21世纪的14个主要问题中,至少有8个可以通过机器学习来解决,包括环境问题,健康,医学,城市基础设施和人脑。逆向工程。

根据微软和IDC的一项调查,随着数字化转型的深入,人工智能的价值越来越突出。人工智能将成为下一阶段数字化转型的重要推动力。截至2019年,大约40%的数字化转型是由人工智能驱动的。

“智能+”时代已经开启。没有公司可以避开它。人工智能主要通过围绕机器学习构建的技术框架来实现。在可预见的未来,机器学习将占企业基础设施的80%。

细线。即将开始,谁能及时赶上未来竞争的制高点,没有公司敢于放松。未来的投资。

尽管许多技术公司都致力于加强机器学习能力的建设,甚至是ALL IN AI的确定,但大多数公司的数字化过程效率低且速度慢。

企业“AI +”的“Axus”

许多公司都渴望快速取得成功,他们已经失去了人工智能和人工智能的场景,而且方向也失去了。建立机器学习系统需要极高的人才。除了各种复杂的机器学习算法之外,还必须理解实现逻辑和分布式架构理论。

如果一家公司选择建立一个从0到1的大型复杂机器学习系统,那么这个周期将非常长,并且无法保证在短时间内创造出价值。

甚至一些处于最前沿的公司仍然使用传统的机器学习模型。传统的统计和机器学习模型在处理高维,非结构化数据和复杂计算问题方面具有显着的局限性。与此同时,企业将不得不面对数TB的数据,数十种机器学习模式进行呼叫,模型培训的成本可能成为企业最重要的开支之一,对于大多数企业来说难以承受。

幸运的是,一些技术公司正在努力创建一个更智能,更具包容性的机器学习平台,该平台利用更好的算法,更强大的计算能力和更易于使用的架构来简化先前分散的数据科学家和工程师的工作。整合并逐步从规则驱动转变为数据驱动和智能决策,重塑和转变复杂的业务流程。

通墩科技机器学习平台“天际”普及AI能力

作为智能风险控制和分析决策服务的提供商,同盾科技创造了新一代企业级机器学习平台 - “天际”。 “天际”是一个基于相同盾构技术能力和风控领域经验的全栈机器学习服务平台。它建立了机器学习模型的标准化生命周期管理,致力于帮助加速企业的数字化和智能化转型。并促进人工智能产业的生态共建。 “天极”可以帮助用户做:

1.价值挖掘,提取特征;

2.选择,开发和优化机器学习算法;

3.建立和管理培训环境;

4.训练和调整模型;

5.将模型快速部署到生产过程中;

6.随时推广模型的应用并管理监控。

“天际”机器学习平台旨在打破企业AI的痛点,形成自己的特色和优势:

1.提供AI应用开发集群控制,任务调度,计算资源的高效利用,模型部署,运维监控等底层功能,使算法合作伙伴专注于模型算法的开发;

2.有效实施深入学习的大规模分布式培训,解决深度学习的计算瓶颈;

3.友好的SDK界面和IDE交互式开发环境,降低建模门槛,方便算法模型开发算法伙伴;

4.提供丰富的标准机器学习模型库,内置80多个操作员,货架选择;

5.实现团队角色的高效协作:通过统一,高效的平台系统,将先前分散且分散的数据,场景和模型集成到同一生态系统中,实现业务负责人,数据工程师,开发工程师以及运营和维护之间的高效协作工程师。

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通墩科技创始人兼首席执行官江涛表示,通盾科技未来的真正价值在于平台价值。

如果未来的企业形式将是“智能+”,机器学习系统的平台无疑是最大化效率的最佳途径。大多数企业可以享受机器学习的红利,而不会吸引顶尖的数学家,科学家和机器学习专家。企业只需要关注“业务和场景”部分,而“智能”部分则由通士科技这样的平台提供。

目前,通士科技的计算能力非常强,初步掌握了PaaS平台输出的能力。以“天际”为代表的平台产品是通实实现从技术支持向业务发展演变的重要工具。

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