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          AutoML哪家強?Forrester發(fā)布機器學習Now Tech報告

          來源:未知 發(fā)布時間 2020-07-28 11:56 瀏覽 人次

          近日,全球權威市場研究與咨詢機構Forrester發(fā)布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China,Q3 2020研究報告,深入研究了30多家中國(包括在中國提供服務的國際公司)機器學習關鍵廠商,為尋求提升AI能力的企業(yè)提供了客觀公正的參考。創(chuàng)新奇智憑借領先的機器學習技術和快速商業(yè)化落地,強勢入圍機器學習廠商陣營,與IBM、SAP等國際巨頭企業(yè)同列。

           

          Forrester是全球公認的可信賴咨詢商,長期針對技術給業(yè)務和客戶所帶來的影響提供務實和具有前瞻性的建議。機器學習Now Tech報告對中國(包括在中國提供服務的國際公司)機器學習關鍵廠商從市場規(guī)模、產品功能、應用領域、落地案例等維度進行全面分析,為企業(yè)IT決策者了解機器學習平臺及選擇高價值供應商提供了權威參考。

           

          Forrester認為,企業(yè)正在加速提升自身AI能力建設,在2019年已經有54%的企業(yè)著手部署AI能力,預測五年以后,所有的企業(yè)都需要部署AI能力。在企業(yè)建設自身AI能力的道路上,自動化機器學習平臺是一個重要的賦能工具,已經獲得了決策者的廣泛關注。報告指出,自動化機器學習加快了從分析數據到訓練模型再到運行AI應用程序的過程,并解決了有限的AI和數據科學資源以及耗時的模型開發(fā)的限制,已經成為企業(yè)創(chuàng)建預測模型的關鍵引擎,這些模型可進一步將智能注入企業(yè)的客戶服務和運營過程中。

           

          兩年來,創(chuàng)新奇智在機器學習領域深耕細作,打造面向企業(yè)級AI應用的Orion動化機器學習平臺2.0一站式完成數據處理、算法訓練、模型部署及后續(xù)的迭代管理,打通從數據層、AI層到應用層的能力連接賦能企業(yè)AI中臺建設。Orion自動化機器學習平臺2.0廣泛應用于制造、金融、零售等多個領域,在巨頭云集的機器學習市場逐漸嶄露頭角。

           

          全流程自動化

          Orion開啟機器學習“產品化”時代

           

          提到機器學習,很多將其視為實驗室的專屬產物。創(chuàng)新奇智Orion自動化機器學習平臺做到了把機器學習“產品化”和“商業(yè)化”,通過多種開發(fā)任務和AI算法封裝在一起,為用戶提供易于使用、方便客制化的AI能力,普通用戶也可迅速將這些AI能力嵌入到自己的應用中,進而快速地進行商業(yè)模式驗證,抓住商機,更快的創(chuàng)造新業(yè)務價值。

           

          形象來講,Orion自動化機器學習平臺就像一條全流程自動化的AI模型開發(fā)生產線,覆蓋“數據接-數據預處-特征程-算法訓練-模型評估-模型部署-模型線上管理”的全生命周期AI開發(fā),簡單易用、快速部署,真正實現MLaaS(機器學習即服務)功能

           

          門檻,高效率

          開發(fā)周期從3-4個月降至1-2

          創(chuàng)新奇智Orion自動化機器學習平臺是一款低門檻的機器學習開發(fā)平臺,綜合了創(chuàng)新奇智自研的圖像分類、物體檢測、語義分割、實例分割、超高維特征、時序檢測、NAS、強化學習、運籌優(yōu)化等數十種業(yè)界先進的機器學習與深度學習算法工具箱。平臺可以實現自動化特征選擇、特征生成提取、自動算法選擇、超參調優(yōu),簡單幾步即可完成針對某應用需求的算法模型,強大的AutoML能力幫助用戶跨越“算法”鴻溝和對專家經驗的依賴,非專業(yè)算法工程師也可快速開發(fā)生產可用的AI模型,將開發(fā)時間從3-4月縮短至1-2

           

          為更進一步降低使用門檻,Orion自動化機器學習平臺支持無代碼操作,無需編碼就能進行數據預處理操作、選擇算法訓練算法。另外,為滿足個性化需求,平臺支持基于JupyterLab的IDE環(huán)境方便定制化的代碼開發(fā)模型生成。

           

          相比某些高冷的AI平臺,Orion自動化機器學習平臺則非常親民,使用體驗友好,功能設置也很接地氣。例如,應對真實世界雜多樣的數據類型,Orion支持結構化數據、圖片/文本/語音/視頻等非結構化數據,以及實時數據接入,比如可對接SCADA系統(tǒng)等業(yè)實時數據庫。雖然是自動化平臺,但并非完全“黑盒”操作,而是全程可視化,開發(fā)進度一目了然。針對普通用戶面對多種算法不知如何選擇的問題,Orion配有模型指標分析功能,可對各種算法進行多維度評估,生成排行榜,方便用戶觀察每一種模型的效果。外,支持鍵部署輸出模型到生產環(huán)境,在模型上線形成服務后,可對線上服務進監(jiān)督及管理,通過對模型的持續(xù)運營,確保AI為企業(yè)帶來業(yè)務價值。

           

          資源分級管理,降低算力依賴

           

          數據是機器學習的基石,但大量數據接入對企業(yè)IT基礎設施構成較大沖擊,且模型訓練和推理都需要消耗大量算力,因此通過算力調優(yōu)和資源調度,幫助企業(yè)降低算力成本,對普及企業(yè)級AI至關重要。

           

          創(chuàng)新奇智Orion自動化機器學習平臺算力資源進行分級管理。在物理資源層,不僅用戶的私有環(huán)境部署,也支持使公有云或混合云的資源進部署及運。在邏輯資源層,Orion平臺將物理資源進抽象,形成CPU、GPU、內存、存儲對象的邏輯計算資源然后,基于異構算法容器化(docker)的微服務架構,生成虛擬資源層,根據算力需求,彈性拓展底層存儲和計算資源。在資源管理層,Orion自動化機器學習平臺基于Kubernetes的大規(guī)模集群管理實現多租戶的容器資源成,調度及釋放。面向工業(yè)級的海量實時數據接入,Orion優(yōu)化了數據接入的效率,實現訓練數據的PB級數據吞吐及并行計算,線上推理數據的毫秒級性能優(yōu)化。

           

          制造、金融、零售等多領域落地應用

           

          目前,制造、金融、零售等領域的多家企業(yè)正在使用創(chuàng)新奇智Orion自動化機器學習平臺,組建自己的AI能力,用于PUE能效管理、智慧供應鏈、預測性運維等,享受AI帶來的商業(yè)價值提升。例如,中國華電直屬科研機構 — 華電電科院,采用創(chuàng)新奇智Orion自動化機器學習平臺風場智慧運維,僅用時1周就完成了平臺的部署實施,在3個月內實現了對所有風機模型的建立、優(yōu)化,風機故障預測評估準確率提高了10%以上。

           

          除軟件平臺外,為進一步降低用戶部署AI的門檻創(chuàng)新奇智還推出以Orion自動化機器學習平臺為AI內核的創(chuàng)新奇智ABC一體機,定位新一代智能化計算基礎設施設備,面向數據中心應用場景,“軟硬一體、邊云協(xié)同、產品+服務”的方式為企業(yè)提供從底層算力設施到頂層行業(yè)應用的一體化AI賦能。

           

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