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IBM推出AutoAI,讓企業人工智能模型開發自動化
發布時間: 2019-06-13    點擊量: 704

由于IBM Watson Studio(之前的Data Science Experience)等產品,部署AI應用和服務并不像以前那樣具有挑戰性。于2017年首次亮相的Watson Studio,提供了一個幫助分析、可視化和清理數據的環境和工具,并實時培訓和優化機器學習模型。現在,隨著AutoAI的推出,它將變得更加強大。AutoAI旨在自動執行與企業環境中AI協調相關的任務。

IBM Data和AI總經理Rob Thomas在一份聲明中說道:“為制定人工智能的發展路徑,IBM一直在與客戶密切合作。發展過程中,許多人會面臨數據準備步驟的挑戰,這也是發展人工智能的基本步驟。我們已經看到,對很多成熟的公司來說,數據基礎設施的復雜性可能是令人震驚的;但對于那些幾乎沒有技術資源的公司來說,依然是一個壓倒性的難題。我們為Watson Studio提供的自動化功能旨在簡化流程,幫助客戶更快地開始構建機器學習模型和實驗。”

AutoAI可以自動執行數據準備和預處理步驟,包括特征工程,或使用數據領域知識創建元素核心到AI算法的過程。它處理超參數優化(為學習算法選擇一組最優超參數,其中“超參數”指的是在學習過程開始之前設置的值),并且它擁有一套不斷增長的強大預訓練模型類型,例如梯度提升樹。

此外,Watson Studio AutoAI也是IBM的Neural Networks Synthesis(NeuNetS),這個平臺旨在通過利用AI自動合成自定義神經網絡,以及允許用戶選擇優先考慮速度或準確性來加速深度學習模型開發。IBM表示,它使用Kubernetes在IBM Cloud上運行,并且不需要深度學習框架的代碼知識或經驗。

去年秋天,NeuNetS推出預覽版,并在Watson Studio項目中提供測試版。

就在幾個月前,IBM通過與IBM Cloud Private for Data的集成,將Watson Studio、Watson Assistant和AI OpenScale帶到私有云平臺和公共平臺(如Google Cloud Platform、AWS和Microsoft Azure)。此外,IBM還推出了AI Digital Automation,這是一種收集和分析數據模式的服務,用于識別可自動執行的任務。

IBM在機器學習即服務(MLaaS)市場上與谷歌、微軟、亞馬遜和其他公司展開競爭,預計這一市場到2023年將達到55億美元。微軟在3月初宣布增強Azure Machine Learning。4月,谷歌在其I/O 2019開發者大會期間,為結構化數據引入了AutoML Video和AutoML Tables,這是谷歌自動創建AI系統服務的套件。就在本周,亞馬遜宣布推出Amazon Personalize,這是一項AWS服務,可以促進網站、移動應用、內容管理和電子郵件營銷系統的開發,這些系統可以提供定制的搜索結果。


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