為什麼企業需要一個機器學習平臺
在2008年美國工程院列出的“21世紀重大工程難題”中,14個問題裡,至少有8項都能用到機器學習去解決,包括環境問題、健康、醫藥、城市基礎設施,以及人腦的逆向工程。
微軟與IDC聯合進行的一項調查顯示,隨著數字化轉型的深入,AI的價值也愈發凸顯,人工智能將是下一階段數字化轉型的重要驅動力,截至2019年大約有40%的數字化轉型是由人工智能來驅動的。
“智能+”時代已經開啟,沒有一家企業能置身事外,人工智能很大程度上是圍繞機器學習構建的技術框架來實現的,在可預期的未來,機器學習能力將是一家企業80%的基礎設施。
當下這股醞釀中的洶湧澎湃的浪潮還只是顯露在海天之間的一條細線,在其將起未起之際,誰能及時站立潮頭就能搶佔未來競爭的制高點,沒有企業敢放鬆對未來的投資。
儘管諸多科技企業紛紛致力於強化機器學習能力的建設,甚至拿出ALL IN AI的決心,但大多數公司的數字化進程卻低效而緩慢。
企業“AI+”的阿克琉斯之踵
很多企業急功近利,脫離了業務和場景為了AI而AI,方向迷失。搭建機器學習系統對人才要求極其高,除了各種複雜的機器學習算法,實現邏輯以及分佈式架構理論都要有所瞭解。
如果一家企業選擇從0到1構建龐大複雜的機器學習系統,其週期將非常漫長,且無法保證在短時間內創造出價值。
即便是一些走在前列的企業,仍然在使用傳統的機器學習模式,傳統的統計學和機器學習模型在處理高維的、非結構化數據、複雜計算問題上存在很大的侷限性。同時,企業將要面對動輒TB級別的數據,幾十上百個機器學習模型以供調用,模型訓練的開銷也許會成為企業最重要的一筆支出之一,對於絕大部分企業來說都是難以承受之重。
幸運的是,一些科技公司正在致力於打造更加智能、普惠的機器學習平臺,利用更好的算法、更強大的算力、更易於使用的架構,將以前分散的數據科學家和工程師的工作流程整合在一起,逐步從規則流程驅動向數據驅動、智能決策進行轉變,對以往的複雜業務流程進行重塑和改造。
同盾科技機器學習平臺——“天機”讓AI能力普惠
作為一家智能風控與分析決策服務提供商,同盾科技打造了新一代企業級機器學習平臺—“天機”。“天機”是基於同盾技術能力及在風控領域的深厚經驗積累打造的全棧式機器學習服務平臺,建立標準化的機器學習模型全生命週期管理,致力於幫助加速企業的數字化與智能化轉型及,促進 AI 行業生態共建。“天機”能幫助用戶做到:
1、價值挖掘,提取特徵;
2、選擇、開發和優化機器學習的算法;
3、搭建和管理訓練的環境;
4、訓練和調整模型;
5、把模型快速部署到生產流程中;
6、推廣模型的應用以及隨時管理監控。
“天機”機器學習平臺以破解企業AI落地痛點為目標,形成了自己的特點和優勢:
1、提供AI應用開發集群控制、任務調度、高效利用計算資源、模型部署、運維監控等底層功能,使算法合作伙伴專注於模型算法的開發;
2、高效實現深度學習的大規模分佈式訓練,解決深度學習的算力瓶頸;
3、友好的SDK接口和IDE交互式開發環境,降低建模門檻,方便算法合作伙伴的算法模型開發;
4、提供豐富的標準機器學習模型庫,內置80多種算子,貨架選取;
5、實現團隊角色高效協作:通過統一和高效的平臺系統,將以往分散和割裂的數據、場景、模型納入到同一個生態中,實現業務負責人、數據工程師、開發工程師、運維工程師之間的高效協作。
同盾科技創始人、CEO蔣韜表示未來同盾科技真正的價值是平臺價值。
如果說未來的企業形態都將“智能+”的話,機器學習系統的平臺化無疑是將效能極大化的最佳方式,絕大部分企業不必招攬頂尖的數學家、科學家、機器學習專家就能享受到機器學習的紅利。企業只需要專注“業務和場景”的部分,“智能”的部分則交由同盾科技這樣的平臺來提供。
當下同盾科技的計算能力已經非常強大,已經初步具備了PaaS平臺輸出的能力,以“天機”為代表的平臺類產品是同盾實現由技術賦能向商業賦能進化的重要工具。