深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練

常見問題

• ai訓(xùn)練平臺有哪些？

  1、火山引擎·機(jī)器學(xué)習(xí)平臺
  火山引擎機(jī)器學(xué)習(xí)平臺提供了 WebIDE 和自定義訓(xùn)練等豐富建模工具、多框架高性能模型推理服務(wù)。一站式AI開發(fā)全生命周期管理，提供了豐富的標(biāo)注工具進(jìn)行少量數(shù)據(jù)的快捷打標(biāo)，并支持海量的文本、圖像、視頻、表格數(shù)據(jù)及標(biāo)簽的管理。面向機(jī)器學(xué)習(xí)場景的輕量級云端 IDE，支持 VSCode 生態(tài)插件。
  2、微軟azure-機(jī)器學(xué)習(xí)
  助力數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員更快、更自信地構(gòu)建、部署和管理高質(zhì)量的模型。利用行業(yè)領(lǐng)先的 MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)操作）、開源互操作性和集成工具加快價(jià)值實(shí)現(xiàn)速度。在專為負(fù)責(zé)任的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 設(shè)計(jì)的安全可信平臺上進(jìn)行創(chuàng)新。
  3、DataCanvasAPS機(jī)器學(xué)習(xí)平臺
  DataCanvas APS 直接加速企業(yè)將人工智能注入企業(yè)業(yè)務(wù)的過程，它為數(shù)據(jù)科學(xué)家、應(yīng)用程序開發(fā)人員和業(yè)務(wù)專家提供了一套工具，使不同角色的人員可以相互協(xié)作，輕松地處理數(shù)據(jù)并使用這些數(shù)據(jù)來大規(guī)模構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型。
  4、東方國信AI on Cloud
  在云端無縫整合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)，協(xié)助企業(yè)在“自動化+信息化”、 “智造+產(chǎn)品+服務(wù)”和“數(shù)據(jù)+分析一體化”等方面快速構(gòu)建基于人工智能的各類應(yīng)用，釋放企業(yè)新的業(yè)務(wù)和運(yùn)營模式，賦能企業(yè)獨(dú)特競爭優(yōu)勢。
  5、商湯方舟企業(yè)開放平臺
  依托商湯AI大裝置，通過通用大模型+快速增量訓(xùn)練，提供了企業(yè)所需的各種豐富多樣且高精度的AI算法和應(yīng)用，同時(shí)結(jié)合數(shù)字孿生、AR、IOT、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，為企業(yè)數(shù)字化的全域感知、分析、決策提供了完整的能力支撐，連接物理和數(shù)字世界，打通線上線下閉環(huán)，深入洞察客戶，增強(qiáng)服務(wù)體驗(yàn)，全面賦能企業(yè)管理和運(yùn)營。

• ai訓(xùn)練是什么意思？

  我們目前在AI方面的訓(xùn)練就是屬于典型的弱人工智能，因?yàn)閺?qiáng)人工智能所涉及到的一些深度算法太過復(fù)雜，這類研究對各于方面的資源消耗也過大，難以快速地產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值。所以我們選擇從弱人工智能著眼，從具體的應(yīng)用方面來進(jìn)行AI訓(xùn)練。
  強(qiáng)人工智能要考慮方方面面，要的是“全方位發(fā)展”；而弱人工智能關(guān)注的則是某一個垂直細(xì)分領(lǐng)域，例如上面提到的語音識別、人臉識別等部分，并做到更專業(yè)，更準(zhǔn)確，更符合各種不同的細(xì)分應(yīng)用場景。
  強(qiáng)人工智能的成熟是整個人工智能發(fā)展的“奇點(diǎn)”，也就是說，達(dá)到這個“奇點(diǎn)”之后，人工智能技術(shù)就會呈現(xiàn)指數(shù)級增長，朝著超人工智能方向繼續(xù)發(fā)展……但目前這個發(fā)展階段，強(qiáng)人工智能相對還比較遙遠(yuǎn)。目前的智能物流系統(tǒng)，包括很多加入語音識別等功能的智能硬件，大多數(shù)都是集中在某一項(xiàng)技術(shù)上發(fā)力，希望把某一種功能或者交互盡量做到完美。即使是想要提供整套解決方案的企業(yè)，也是分模塊來進(jìn)行的，歸根結(jié)底仍然是弱人工智能。

• ai訓(xùn)練的前景如何？

  隨著人工智能在智能制造、智慧城市、智能醫(yī)療、智能物流及其他各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，“人工智能訓(xùn)練師”的規(guī)模將迎來爆發(fā)式增長。從這一層面而言，人工智能訓(xùn)練師這一職業(yè)的發(fā)展前景還是十分廣闊的。不過，人工智能訓(xùn)練師要想在人工智能行業(yè)“熠熠閃光”，除了其自身要加強(qiáng)在專業(yè)領(lǐng)域的知識技能外，還需要相關(guān)行業(yè)規(guī)范的約束和引導(dǎo)、相關(guān)企業(yè)的重視和培養(yǎng)。
  可以預(yù)見的是，再過幾年，AI算法測試等技術(shù)型人才缺口將更加突出，扎實(shí)的技術(shù)鉆研能力＋理性分析的邏輯思維＋敏銳靈活的感受能力將成為人工智能訓(xùn)練師的長久制勝之道。而那些既懂法律知識，又懂算法相關(guān)知識的人工智能訓(xùn)練師，將有望成為求職市場中的“寵兒”，并為AI技術(shù)落地、AI產(chǎn)品優(yōu)化作出更大貢獻(xiàn)。

• ai訓(xùn)練經(jīng)典案例

  （一）根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)選擇最優(yōu)算法
  根據(jù)AI的主流算法框架，我們可以知道現(xiàn)在AI的算法有很多種，如何在這么多的算法中選擇最適合自己的，這就首先需要有一個算法選擇的過程。結(jié)合我們以往在行業(yè)方面的經(jīng)驗(yàn)，去選擇最優(yōu)算法來做AI訓(xùn)練。
  （二）對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整
  在算法已經(jīng)明確了的情況下，我們會涉及到調(diào)參，即參數(shù)的調(diào)整。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為例的話，就涉及到我們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)或者閥值的調(diào)整，我們通過調(diào)參來解決收斂的術(shù)語，收斂過快還是收斂過慢。
  （三）監(jiān)督學(xué)習(xí)
  在監(jiān)督學(xué)習(xí)方面，我們不用從零開始摸索，可以把之前在BI商業(yè)智能方面的經(jīng)驗(yàn)用于監(jiān)督學(xué)習(xí)。也就是說，把過去很多的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮贏I環(huán)境下面重新訓(xùn)練，進(jìn)一步優(yōu)化。然后在經(jīng)過這種半監(jiān)督學(xué)習(xí)之后，得出新的數(shù)據(jù)結(jié)論或規(guī)律總結(jié)。我們再去把它重新解讀，應(yīng)用到現(xiàn)有的商業(yè)應(yīng)用中去。

• 人工智能訓(xùn)練要求

  （一）超低成本前提下海量獲客
  即在超低成本的前提下，通過AI技術(shù)海量地獲得高價(jià)值客戶資源。如我們在公網(wǎng)平臺上，獲取海量用戶行為數(shù)據(jù)，結(jié)合自有平臺用戶數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)拼合技術(shù)獲取海量的客戶資源，做客戶行為分析，辨別出高質(zhì)量的客戶，由此便可實(shí)現(xiàn)超低成本前提下的海量獲取高價(jià)值客戶資源。
  （二）提高工作效率，降低人力成本
  通過AI技術(shù)極大地提升內(nèi)部工作效率，降低人力資源成本，減少人力資源的使用。根據(jù)AI對大數(shù)據(jù)的超強(qiáng)搜索和整合能力，原本這些依靠人工來完成的任務(wù)，可以通過AI以高于人力數(shù)十倍的效率又好又快地完成，并且降低差錯率。
  （三）大幅降低綜合成本
  通過AI技術(shù)可以更精準(zhǔn)、有效、準(zhǔn)確地大幅度降低綜合成本。我們可以通過AI進(jìn)行客情分析和商情分析，建立用戶消費(fèi)需求模型，通過AI對抗網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)地管理網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的全生命周期，有針對性地進(jìn)行客戶維護(hù)和確定產(chǎn)品導(dǎo)向。還可以通過保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)識別和理賠反欺詐等AI技術(shù)，規(guī)避不必要的資金風(fēng)險(xiǎn)和費(fèi)用支出。
  （四）進(jìn)行決策輔助和未來情況預(yù)估
  即從長期戰(zhàn)略決策進(jìn)行輔助，從短期營銷戰(zhàn)術(shù)決策進(jìn)行輔助，并對未來情況進(jìn)行預(yù)先推研預(yù)測。在決策輔助上，我們可以通過AI算法分析歷史大數(shù)據(jù)，既能“見微”——即從小處細(xì)微的、個性化的洞察，又能“知著”——即看到宏觀的變化規(guī)律，為長期的戰(zhàn)略決策提供切實(shí)可行的參考依據(jù)。同時(shí)通過情感傾向分析和商情分析等AI技術(shù)，能明晰當(dāng)前的市場行情發(fā)展方向，提供及時(shí)、有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策輔助，靈活且精準(zhǔn)地根據(jù)用戶實(shí)際需求制定短期營銷戰(zhàn)術(shù)。我們可以基于歷史數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)建模來對未來情況進(jìn)行推研預(yù)測，例如通過消費(fèi)者過去的行為模式生成了更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型，并通過這些模型來預(yù)測未來可能的行為。