第四正規化釋出AI Prophet AutoML 讓業務人員也可以開發AI應用

9 月 18 日，在 2018 世界人工智慧大會期間。第四正規化釋出了自動機器學習平臺——AI Prophet AutoML 與計算機視覺平臺——AI Prophet AutoCV 兩款產品。Prophet AutoML 是一款讓普通業務人員也可以開發 AI 應用的平臺，其產品設計核心是讓機器自動地在不同行業裡學習歷史上的決策與反饋，並以此為基礎制定和執行企業的業務規則；Prophet AutoCV 是通過資料驅動的方式，使得使用者具有自動、自主的 CV 應用構建能力。據悉，定位於低門檻的企業級平臺，AutoML 平臺和 AutoCV 平臺能夠化身為企業的大腦和眼睛，幫助企業快速高效地實現 AI 落地。

針對於此次釋出的產品具體解決了什麼問題，戴文淵表示：「科學和業務，這兩者對人的需求不同。讓一個 AI 科學家花很長時間變成一個業務專家，或者要讓一個業務專家花很長時間成為一個 AI 科學家，這樣做效率太低。與此同時，AI 需要一個人既能做好演算法、又懂得業務、再加上資料處理又要求一定的工程能力，同時兼具這三種能力的人，少之甚少。」戴文淵認為，人工智慧在行業應用的價值已經不需要再去證明，目前最大瓶頸在於規模化應用。「要做 AI 得先請一個科學家，而全球 AI 人才尚不足千人、複合型 AI 人才更是遠不及這個數。人才讓本該更多領域集體爆發的一場 AI 變革，遲遲沒有到來，因為需求還在排隊等待被解決。只有 AI 應用門檻降低到普通開發者也能做的程度，AI 時代才真正來臨。」

據瞭解，此次釋出的第四正規化AI Prophet AutoML 通過簡潔、易理解、易操作的方式覆蓋了從模型調研到應用的機器學習全流程。全自動可謂是該產品的最大亮點，使用者只需「收集行為資料、收集反饋資料、模型訓練、模型應用」4 步，無需深入理解演算法原理和技術細節，即可實現全流程、端到端的 AI 平臺構建。在以往的機器學習構建過程中，AI 科學家需要參與幾乎所有的機器學習階段，包括：收集資料、特徵工程、調整模型 超引數 ，模型評估等，現在這些工作幾乎都能夠交由開發者甚至是業務人員來解決。在降低門檻的同時，AI Prophet AutoML 還展現出了比較高的模型水準。經上線資料表明，目前該平臺在疾病預測、金融反欺詐、網際網路推薦、廣告營銷、風險控制等高價值、高難度的決策類場景下，做出了接近甚至超過頂級資料科學家的模型效果，讓 AI 擁有出色的決策能力。

Prophet AutoCV 是第四正規化為企業提供的計算機視覺應用通用服務的系統，按照過去計算機視覺應用構建流程，企業構建一個智慧視覺應用需要歷經 9 個必要過程，花費 20 人專家團隊近 60 天時間；而採用 AutoCV 平臺後，只需耗費 1 名業務人員 1 天的時間，不僅生產效率提升 120 倍，TCO 成本（Total Cost of Ownership，即總擁有成本）也呈現數量級下降。此外，AutoCV 平臺將構建計算機視覺應用的能力真正賦予企業，企業可以根據實際存在的業務需求、自己構建大量的計算視覺應用，此前大部分這類「零散」需求基本都找不到對應的解決方案供應商。AutoCV 平臺目前已經應用於票據分類、VIP 識別、合規檢測、異常識別、機件識別、客流分析、使用者畫像、病理切割等多個計算機視覺「長尾「業務應用，讓企業睜開智慧之「眼」。

AutoML 和 AutoCV 平臺的核心在於讓無人工智慧背景的人也可構建 AI，將整個機器學習過程自動化，利用 AI 技術自動生成 AI 應用。對此，戴文淵表示，過去，包括深度學習在內的機器學習需要人為地去定義引數或者調整引數，包括各種各樣的演算法設定、網路結構等。現在，AutoML 平臺讓大部分事情都轉交由計算機來完成，使用者只需要確定好業務目標，以及不斷地給計算機資料、反饋資料，這個計算機就會變得越來越聰明。他預期，在 AutoML 技術的加持下，今後的三五年內，AI 將迎來在國內各行各業的爆發。

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