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5月24日，以“无界数据 无限智能”为主题的腾讯“云+未来”峰会AI大数据分论坛在广州拉开帷幕。此次分论坛上，腾讯云针对AI大数据技术的实现与应用，正式对外公布了一站式机器学习服务平台——智能钛机器学习。
腾讯云AI平台总经理张文杰发表演讲
关于为何起名为“智能钛”，腾讯云AI平台总经理张文杰解释道，钛有很多优点，被广泛应用在航空航天领域，腾讯云希望自身的产品也能像钛帮助航空航天领域一样，解决AI开发者的问题，同时帮助开发者打造稳定、可靠的机器学习开发生态环境。
基于以上诉求，在面对非算法人员、AI算法工程师和AI算法专家等不同层次的用户群体时，智能钛机器学习相应的提供多产品形态和差异化机器学习能力，打造了智能钛机器自学习平台（TI Self-Learning）、智能钛一站式机器学习（TI One）、智能钛机器学习加速器（TI Accelerator）三大机器学习智能平台，构建完整的开发者生态。
TI机器学习平台
TI Self-Learning：降低AI学习门槛，打造数据优化“智囊团”
对于一些非AI专业的人士，或是有AI相关需求的业务团队：有数据、有业务场景，但却不懂算法。基于以上人群需求，腾讯云发布了智能钛机器自学习平台（TI Self-Learning）。
智能钛机器自学习平台是一个不需要算法知识的平台，腾讯云通过自研的自学习及自动调参技术，让平台能够利用Hyper Learning、Learning2learn等方式自动进行调参，无需人工调参，并为用户提供多个场景选择，具有自动建模能力。同时在模型的选择、定制上，智能钛机器自学习平台通过迁移学习等能力，能够自主进行优化处理，提供优质服务并优于业界效果，并且模型结果更加简单，易于部署。对于非AI专业用户群体来说，智能钛机器自学习平台相当于一个在线“智囊团”，让用户无需算法经验，便能基于特点场景数据生成模型，真正降低机器学习平台门槛。
TI One：尽享一站式服务体验
虽然AI技术在目前属于高人气产品，但其庞大的智能系统理论与系统操作难度，还是让许多缺乏相应模型构建能力的人，难以快速入门机器学习，这时腾讯云的智能钛一站式机器学习平台（TI One）价值得以显现。
相对于自建模型，智能钛一站式机器学习平台在操作上，对数据中的各元素可以进行可视化拖拽，自由绘制任务流，让大数据、小模型在其中融合灵动，同时在运行模式上为获取优质参数，平台支持并发、串行、周期调度等多重运行模式，让平台运行更加灵活多样。基于学习框架，小到Python,大到当红的Spark、Tensorflow、xgBoost(DMLC)，以及自研Mariana和Angel，智能钛一站式机器学习平台支持10多种机器学习框架，同时自身带有100+的机器学习算法，能够随时满足用户所需。借助强大的Python/Spark，集结流行的可视化效果，数据可以直接悬浮呈现，用户可以免点击，对于模型优劣一眼立断。同时一站式机器学习平台还面向算法工程师，支持工程分享、协同调试、任务收藏复用，让智慧凝结在一起，为AI技术创造更多价值提供可能。
TI Accelerator：以“极速”为核心，构建业界领先的资源调度能力
在为AI技术学习提供低门槛的同时，针对AI算法专家、专业算法团队等精英群体，腾讯云还推出了以“极速”为核心要素的智能钛机器学习加速器（TI Accelerator）。通过计算集群分配、优化框架选择和数据传输压缩三方面进行实现，以打造业界领先的资源调度能力。
在框架选择上，加速器可以一键构建分布式Tensorflow框架，封装主流CNN、DNN、LSTM等模型的分布式训练版本，同时基于Tensorflow框架的极致性能优化，加速器可以为用户提供比原生框架更好的单机或多机多卡性能，并在近期还将支持caffe、MXNet等主流AI开发框架，提供多框架选择。面对如此复杂的数据框架结构，加速器提供专门的简洁命令行操作界面，以符合AI开发人员使用习惯，同时相比较其他同行业的低成本，让智能钛机器学习加速器具有更高的性价比。
在“极速”领域，腾讯云联合四维图新助力交通领域，通过智能钛机器学习平台的搭建，系统从最初5天可训练800万+张图片到现今的6.5小时，在基于1.4亿km行车轨迹和200+维度特征分析上，从40小时下降至3.8小时即可完成，智能钛机器学习的“极速”体验可见一斑。
正如腾讯云AI平台总经理张文杰所说，腾讯智能钛是一款基于腾讯云强大计算力构建的一站式机器学习平台。该系列产品集合了腾讯云、腾讯TEG、AI Lab和优图实验室等人工智能能力，以多产品形式提供差异化的机器学习能力，最终形成一个完整的开发者生态，帮助开发者从繁重的机器学习工作中解放。
作为腾讯科技的平台，从提出“AI即服务”到“助力行业构建超级大脑”，腾讯云不断助力AI技术的落地实现。相信在未来，以云计算、大数据、AI等技术能力为驱动，腾讯云将不断探索，打造更多有利于AI技术落地的解决方案，进一步助力AI技术的建设和发展。
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AI如何赋能物流？
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