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本文由 腾讯云AI中心 发表于 云+社区专栏
AI到底有多火?看看下面这组数据:
腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》报告中提到,现全球AI领域人才约30万,而市场对人才的需求在百万量级,每年从各大高校毕业的学生约2万人,远远不能满足市场对人才的需求。
有AI小白可能动心了:是否还能赶上AI这趟车呢?
Sure。因为有这款“神器”——
腾讯智能钛机器学习(TI-ML):降低AI初学者的实践门槛、提升AI专家的工作效率、甚至让使用者无需任何AI背景,全自动解决各场景问题。
下面给大家介绍一下,这款神器的神奇之处
智能钛机器学习(TI-ML)是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习服务平台。旗下三款机器学习平台产品,适合不同的用户群体,提供定制化的使用体验,形成完整的开发者生态。
TI-ONE:适合AI初学者,并兼顾专业级用户需求的机器学习平台。
TI-A:为AI算法工程师设计的专业级机器学习平台。
TI-S:面向更广泛的人群,支持结构化数据与图片的上传,自学习及自动调参技术,让用户无需算法经验也可轻松基于场景数据,生成高质量模型,真正降低机器学习门槛。
TI-ONE
智能钛一站式机器学习(TI OneStop,TI-ONE)适合AI初学者,同时又兼顾专业用户需求的一站式机器学习平台。我们来具体看一下,它是如何辅助AI初学者轻松完成多场景下的机器学习任务的。
全流程一站式服务
TI-ONE提供从数据预处理到模型部署的全流程服务,各个环节无缝衔接、流畅易用,从此用户不再需要为完成一个机器学习任务,而在不同的产品间切换,并疲于应付各种兼容性的问题。
各个环节无缝衔接
拖拽式任务流
通过图形化界面的拖拉拽操作,组件与节点间自动连线,数据流向自动生成,绘制任务流有如“搭积木”一般,流畅便捷。
多框架支持
支持多种机器学习框架,方便用户按照自己的习惯与需求自由选择框架来搭建任务。
丰富内置算法
TI-ONE平台内置丰富的各类算法,从数据预处理流程到各类机器学习和深度学习算法,AI初学者们可以通过组件的拖拽在任务流中直接使用,无论是机器学习的回归预测、深度学习的图片分类、目标检测,用户不再需要编写晦涩难懂的算法代码即可解决各场景需求。当然,专业级用户也可选择自定义算法的上传。
X轴是算法类型,Y轴是这类算法的个数
灵活的调度模式
在完成了任务流的搭建,在任务调度环节,TI-ONE支持对参数进行数值型与枚举型的预设定,自动完成多次任务,同时提供定时调度功能满足周期性的调度,大大减少手动多次调度的重复性工作量,在完成了多次运行后,用户可前往历史实例模块,快速横向比对所有模型,选择最优结果。
结果可视化
运行产生的模型结果,鼠标悬浮即可显示,同时TI-ONE内置丰富的模型评估方式和图标形式,让用户直观地对比多个结果,模型优劣一眼可辨。
一键部署服务
TI-ONE提供了一键式部署工具,用户可以将训练好的模型部署成Application,然后装载成多个实例,一个实例还可以有多个版本。第三方的用户使用REST API便可轻松实现调用。
如此,我们就完成了用TI-ONE构建任务流到发布模型服务的全流程。
TI-A
智能钛机器学习加速器(TI Accelerator,TI-A)是专为 AI 算法工程师设计的专业级机器学习平台。旨在为用户提供专业级的大规模训练工具,并提供极致的性能优化。
命令行操作
区别于TI-ONE图像化的界面风格,TI-A提供命令行的操作界面,为专业级用户提供熟悉的工作环境,专注而高效。
大规模训练
几乎所有算法工程师团队都面临过大规模训练时速度太慢、计算集群成本高、IT维护步骤复杂等困境。通过TI-A用户可以一键构建分布式Tensorflow框架,同时内部封装了CNN、DNN、LSTM等模型的分布式训练版本,大规模训练从此不再和“繁琐”相绑定。
高性能
TI-A基于Tensorflow框架进行性能优化,对比原生框架不论是单机性能,还是多级多卡的性能都有显著的加速比提升,为用户提供更极致的性能体验。
TI-S
如何使整个机器学习过程更加自动化,减少数据科学家和AI算法专家在整个机器学习过程中的繁重劳动力,同时让更多没有AI背景的人也可以轻松使用AI技术,一直是机器学习领域热议的课题。
如何能够把完整的机器学习工作流做成云端易用的产品,让用户仅需要在界面上拖拽样本数据就可以完成数据处理、特征抽取、模型训练等全流程?
腾讯智能钛机器学习作为AI技术领军者,致力于实现AI技术在各场景下的全面落地,除了已经推出的TI-ONE和TI-A两款机器学习平台产品之外,在AutoML领域也有自己的观点积累。
即将推出的智能钛自动机器学习(TI SelfLearning,TI-S)将全面支持结构化数据、图像等领域的AI建模,使非AI专业人士能够通过TIS获得人工智能决策的能力。
TI-S整体流程图
TI-S为您提供从数据预处理、特征工程、模型调参、模型评估、模型预测到结果分析的一站式服务,全流程覆盖,实现从训练至预测的完整闭环,让用户无需算法经验也能基于场景数据生成模型,真正降低AI技术落地各行业的门槛。
同时,智能钛自主研发的自动数据清洗、自动择参、自动调参、自动特征选择、自动算法选择等技术,亦能高效辅助解决AI专业人员在工作各环节中繁琐、耗时的问题。
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问答
如何使用人工智能合成人声?
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