九章云極DataCanvas：自動機器學習助力AI應(yīng)用場景落地

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2021年9月16-18日，2021•5G應(yīng)用創(chuàng)新大會在廣州盛大召開。九章云極DataCanvas再度受邀參加大會，聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO尚明棟先生發(fā)表《自動機器學習助力AI應(yīng)用場景落地》主題演講。

本次大會以“加快5G產(chǎn)業(yè)鏈高質(zhì)量發(fā)展，構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型新格局”為主題，緊密圍繞《5G應(yīng)用“揚帆”行動計劃》與5G融合應(yīng)用商業(yè)模式，探討5G產(chǎn)業(yè)鏈新應(yīng)用、新機遇、新引擎，推動5G融入百業(yè)、鏈接萬物、惠及大眾，進一步開啟5G創(chuàng)新應(yīng)用的新階段、承載5G融合新使命。

作為5G產(chǎn)業(yè)鏈的重要一環(huán)，九章云極通過自主研發(fā)的AI基礎(chǔ)架構(gòu)平臺為多行業(yè)企業(yè)提供實時敏捷的AI能力建設(shè)，助力企業(yè)實現(xiàn)自助式數(shù)智化升級。尚明棟指出，企業(yè)級數(shù)智化升級進程中，支撐業(yè)務(wù)智能決策的主力——“數(shù)據(jù)分析”依然面臨敏捷性不足的挑戰(zhàn)。

缺乏面向業(yè)務(wù)的建模環(huán)境，有待完善的特征倉庫，非全流程的自動化建模，以及包含樣本不均衡、數(shù)據(jù)概念漂移、泛化能力不足和大數(shù)據(jù)量訓練在內(nèi)的機器學習實踐核心挑戰(zhàn)，都成為實現(xiàn)敏捷數(shù)據(jù)分析的阻力。尚明棟提出，“AutoML自動機器學習”將是化解各大阻力、加速AI應(yīng)用的強大武器。

企業(yè)級數(shù)據(jù)分析離不開“人”，涵蓋不同技能人群的不同操作。將企業(yè)數(shù)據(jù)建模過程中數(shù)據(jù)科學家、建模工程師、數(shù)據(jù)分析師以及業(yè)務(wù)人員的痛點需求一一實現(xiàn)自動化，進而加速全企業(yè)的數(shù)智化升級，是九章云極構(gòu)建AutoML產(chǎn)品的終極目標。

憑借領(lǐng)先的AutoML技術(shù)，九章云極的核心產(chǎn)品DataCanvas數(shù)據(jù)科學平臺實現(xiàn)了全流程端到端自動建模，全流程包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征生產(chǎn)和篩選、模型超參數(shù)優(yōu)化、模型選擇到模型融合全部環(huán)節(jié)，全面提升專業(yè)技術(shù)人員的建模效率與體驗；通過內(nèi)置優(yōu)質(zhì)模型讓業(yè)務(wù)人員無需建模理論知識、不編輯代碼即可一鍵自動建模，進一步提高AI的普及化落地能力。

為了促進AutoML技術(shù)在全行業(yè)的加速應(yīng)用，九章云極相繼開源中國首個具備國際一流水準的AutoML框架——Hypernets和基于Hypernets的工具包——DeepTables，不僅可以實現(xiàn)各種機器學習框架和庫的自動優(yōu)化，還實現(xiàn)了深度學習在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上應(yīng)用特征工程的自動化。

基于開放、自動的人工智能產(chǎn)品，九章云極為企業(yè)提供從自動建模、模型運營到模型生產(chǎn)化的全生命周期服務(wù)，實現(xiàn)企業(yè)跨部門人群高效協(xié)同開發(fā)、共享模型成果，真正發(fā)揮企業(yè)級AI平臺的價值。目前，九章云極已經(jīng)服務(wù)政府、金融、通信、制造等十余行業(yè)頭部企業(yè)。

在數(shù)智化浪潮推動下，5G將直接加速人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等各類新一代信息技術(shù)的快速融合和創(chuàng)新應(yīng)用，5G產(chǎn)業(yè)鏈的前沿數(shù)智化升級效能也將成為全行業(yè)融合創(chuàng)新的風向標。九章云極作為領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)架構(gòu)軟件提供商，將繼續(xù)聚焦AutoML、AutoDL等自動化核心技術(shù)，以高性能的自主化AI軟件產(chǎn)品為新一輪5G產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供有力支撐。

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