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      AutoML哪家強(qiáng)?Forrester發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)Now Tech報(bào)告

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

      近日,全球權(quán)威市場(chǎng)研究與咨詢機(jī)構(gòu)Forrester發(fā)布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China,Q3 2020研究報(bào)告,深入研究了30多家中國(guó)(包括在中國(guó)提供服務(wù)的國(guó)際公司)機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)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(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和快速商業(yè)化落地強(qiáng)勢(shì)入圍機(jī)器學(xué)習(xí)廠商陣營(yíng),與IBM、SAP等國(guó)際巨頭企業(yè)同列。

       

      Forrester是全球公認(rèn)的可信賴咨詢商,長(zhǎng)期針對(duì)技術(shù)給業(yè)務(wù)和客戶所帶來的影響提供務(wù)實(shí)和具有前瞻性的建議。機(jī)器學(xué)習(xí)Now Tech報(bào)告對(duì)中國(guó)(包括在中國(guó)提供服務(wù)的國(guó)際公司)機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)鍵廠商從市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)品功能、應(yīng)用領(lǐng)域、落地案例等維度進(jìn)行全面分析,為企業(yè)IT決策者了解機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)及選擇高價(jià)值供應(yīng)商提供了權(quán)威參考。

       

      Forrester認(rèn)為,企業(yè)正在加速提升自身AI能力建設(shè),在2019年已經(jīng)有54%的企業(yè)著手部署AI能力,預(yù)測(cè)五年以后,所有的企業(yè)都需要部署AI能力。在企業(yè)建設(shè)自身AI能力的道路上,自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)是一個(gè)重要的賦能工具,已經(jīng)獲得了決策者的廣泛關(guān)注。報(bào)告指出,自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)加快了從分析數(shù)據(jù)到訓(xùn)練模型再到運(yùn)行AI應(yīng)用程序的過程,并解決了有限的AI和數(shù)據(jù)科學(xué)資源,以及耗時(shí)的模型開發(fā)的限制,已經(jīng)成為企業(yè)創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵引擎,這些模型可進(jìn)一步將智能注入企業(yè)的客戶服務(wù)和運(yùn)營(yíng)過程中。

       

      兩年來,創(chuàng)新奇智在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深耕細(xì)作打造面向企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的Orion動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)2.0,一站式完成數(shù)據(jù)處理、算法訓(xùn)練、模型部署及后續(xù)的迭代管理打通從數(shù)據(jù)層、AI層到應(yīng)用層的能力連接賦能企業(yè)AI中臺(tái)建設(shè)。Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)2.0現(xiàn)廣泛應(yīng)用于制造、金融、零售等多個(gè)領(lǐng)域,在巨頭云集的機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)逐漸嶄露頭角。

       

      全流程自動(dòng)化

      Orion開啟機(jī)器學(xué)習(xí)“產(chǎn)品化”時(shí)代

       

      提到機(jī)器學(xué)習(xí),很多將其視為實(shí)驗(yàn)室的專屬產(chǎn)物創(chuàng)新奇智Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)做到了把機(jī)器學(xué)習(xí)“產(chǎn)品化”和“商業(yè)化”,通過多種開發(fā)任務(wù)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(yīng)用中,進(jìn)而快速地進(jìn)行商業(yè)模式驗(yàn)證,抓住商機(jī),更快的創(chuàng)造新業(yè)務(wù)價(jià)值。

       

      形象來講,Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)就像一條全流程自動(dòng)化的AI模型開發(fā)生產(chǎn)線,覆蓋“數(shù)據(jù)接-數(shù)據(jù)預(yù)處-特征程-算法訓(xùn)練-模型評(píng)估-模型部署-模型線上管理”的全生命周期AI開發(fā),簡(jiǎn)單易用、快速部署,真正實(shí)現(xiàn)MLaaS(機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù))功能

       

      門檻,高效率

      開發(fā)周期從3-4個(gè)月降至1-2

      創(chuàng)新奇智Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)是一款低門檻的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái),綜合了創(chuàng)新奇智自研的圖像分類、物體檢測(cè)、語義分割、實(shí)例分割、超高維特征、時(shí)序檢測(cè)、NAS、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化等數(shù)十種業(yè)界先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法工具箱。平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化特征選擇、特征生成提取、自動(dòng)算法選擇、超參調(diào)優(yōu),簡(jiǎn)單幾步即可完成針對(duì)某應(yīng)用需求的算法模型,強(qiáng)大的AutoML能力幫助用戶跨越“算法”鴻溝和對(duì)專家經(jīng)驗(yàn)的依賴,非專業(yè)算法工程師也可快速開發(fā)生產(chǎn)可用的AI模型,將開發(fā)時(shí)間從3-4個(gè)月縮短至1-2。

       

      為更進(jìn)一步降低使用門檻,Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)支持無代碼操作,無需編碼就能進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作、選擇算法、訓(xùn)練算法。另外,為滿足個(gè)性化需求,平臺(tái)支持基于JupyterLab的IDE環(huán)境,方便進(jìn)定制化的代碼開發(fā)模型生成

       

      相比某些高冷的AI平臺(tái),Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)則非常親民,使用體驗(yàn)友好,功能設(shè)置也很接地氣。例如,應(yīng)對(duì)真實(shí)世界雜多樣的數(shù)據(jù)類型,Orion支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、圖片/文本/語音/視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以及實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入,比如可對(duì)接SCADA系統(tǒng)等業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。雖然是自動(dòng)化平臺(tái),但并非完全“黑盒”操作,而是全程可視化,開發(fā)進(jìn)度一目了然。針對(duì)普通用戶面對(duì)多種算法不知如何選擇的問題,Orion配有模型指標(biāo)分析功能,可對(duì)各種算法進(jìn)行多維度評(píng)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(chǎn)環(huán)境,在模型上線形成服務(wù)后,可對(duì)線上服務(wù)進(jìn)監(jiān)督及管理,通過對(duì)模型的持續(xù)運(yùn)營(yíng),確保AI為企業(yè)帶來業(yè)務(wù)價(jià)值。

       

      資源分級(jí)管理,降低算力依賴

       

      數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基石,但大量數(shù)據(jù)接入對(duì)企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成較大沖擊,且模型訓(xùn)練和推理都需要消耗大量算力,因此通過算力調(diào)優(yōu)和資源調(diào)度,幫助企業(yè)降低算力成本,對(duì)普及企業(yè)級(jí)AI至關(guān)重要。

       

      創(chuàng)新奇智Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)算力資源進(jìn)行分級(jí)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(jìn)部署及運(yùn)。在邏輯資源層,Orion平臺(tái)將物理資源進(jìn)抽象,形成CPU、GPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)對(duì)象的邏輯計(jì)算資源。然后,基于異構(gòu)算法容器化(docker)的微服務(wù)架構(gòu),生成虛擬資源層,根據(jù)算力需求,彈性拓展底層存儲(chǔ)和計(jì)算資源在資源管理層,Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)基于Kubernetes的大規(guī)模集群管理實(shí)現(xiàn)多租戶的容器資源成,調(diào)度及釋放面向工業(yè)級(jí)的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入,Orion優(yōu)化了數(shù)據(jù)接入的效率,實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的PB級(jí)數(shù)據(jù)吞吐及并行計(jì)算,線上推理數(shù)據(jù)的毫秒級(jí)性能優(yōu)化

       

      制造、金融、零售等多領(lǐng)域落地應(yīng)用

       

      目前,制造金融、零售等領(lǐng)域的多家企業(yè)正在使用創(chuàng)新奇智Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),組建自己的AI能力,用于PUE能效管理、智慧供應(yīng)鏈、預(yù)測(cè)性運(yùn)維等,享受AI帶來的商業(yè)價(jià)值提升。例如,中國(guó)華電直屬科研機(jī)構(gòu) — 華電電科院,采用創(chuàng)新奇智Orion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)風(fēng)場(chǎng)智慧運(yùn)維,僅用時(shí)1周就完成了平臺(tái)的部署實(shí)施,在3個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了對(duì)所有風(fēng)機(jī)模型的建立、優(yōu)化,風(fēng)機(jī)故障預(yù)測(cè)評(píng)估準(zhǔn)確率提高了10%以上。

       

      除軟件平臺(tái)外,為進(jìn)一步降低用戶部署AI的門檻創(chuàng)新奇智還推出以O(shè)rion自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)為AI內(nèi)核的創(chuàng)新奇智ABC一體機(jī),定位新一代智能化計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備面向數(shù)據(jù)中心應(yīng)用場(chǎng)景,“軟硬一體、邊云協(xié)同、產(chǎn)品+服務(wù)”的方式為企業(yè)提供從底層算力設(shè)施到頂層行業(yè)應(yīng)用的一體化AI賦能