深度学习模型训练

常见问题

• ai训练平台有哪些？

  1、火山引擎·机器学习平台
  火山引擎机器学习平台提供了 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务。一站式AI开发全生命周期管理，提供了丰富的标注工具进行少量数据的快捷打标，并支持海量的文本、图像、视频、表格数据及标签的管理。面向机器学习场景的轻量级云端 IDE，支持 VSCode 生态插件。
  2、微软azure-机器学习
  助力数据科学家和开发人员更快、更自信地构建、部署和管理高质量的模型。利用行业领先的 MLOps（机器学习操作）、开源互操作性和集成工具加快价值实现速度。在专为负责任的机器学习 (ML) 设计的安全可信平台上进行创新。
  3、DataCanvasAPS机器学习平台
  DataCanvas APS 直接加速企业将人工智能注入企业业务的过程，它为数据科学家、应用程序开发人员和业务专家提供了一套工具，使不同角色的人员可以相互协作，轻松地处理数据并使用这些数据来大规模构建、训练和部署模型。
  4、东方国信AI on Cloud
  在云端无缝整合大数据、物联网、区块链和人工智能技术，协助企业在“自动化+信息化”、 “智造+产品+服务”和“数据+分析一体化”等方面快速构建基于人工智能的各类应用，释放企业新的业务和运营模式，赋能企业独特竞争优势。
  5、商汤方舟企业开放平台
  依托商汤AI大装置，通过通用大模型+快速增量训练，提供了企业所需的各种丰富多样且高精度的AI算法和应用，同时结合数字孪生、AR、IOT、大数据等技术，为企业数字化的全域感知、分析、决策提供了完整的能力支撑，连接物理和数字世界，打通线上线下闭环，深入洞察客户，增强服务体验，全面赋能企业管理和运营。

• ai训练是什么意思？

  我们目前在AI方面的训练就是属于典型的弱人工智能，因为强人工智能所涉及到的一些深度算法太过复杂，这类研究对各于方面的资源消耗也过大，难以快速地产生商业价值和应用价值。所以我们选择从弱人工智能着眼，从具体的应用方面来进行AI训练。
  强人工智能要考虑方方面面，要的是“全方位发展”；而弱人工智能关注的则是某一个垂直细分领域，例如上面提到的语音识别、人脸识别等部分，并做到更专业，更准确，更符合各种不同的细分应用场景。
  强人工智能的成熟是整个人工智能发展的“奇点”，也就是说，达到这个“奇点”之后，人工智能技术就会呈现指数级增长，朝着超人工智能方向继续发展……但目前这个发展阶段，强人工智能相对还比较遥远。目前的智能物流系统，包括很多加入语音识别等功能的智能硬件，大多数都是集中在某一项技术上发力，希望把某一种功能或者交互尽量做到完美。即使是想要提供整套解决方案的企业，也是分模块来进行的，归根结底仍然是弱人工智能。

• ai训练的前景如何？

  随着人工智能在智能制造、智慧城市、智能医疗、智能物流及其他各行各业的广泛应用，“人工智能训练师”的规模将迎来爆发式增长。从这一层面而言，人工智能训练师这一职业的发展前景还是十分广阔的。不过，人工智能训练师要想在人工智能行业“熠熠闪光”，除了其自身要加强在专业领域的知识技能外，还需要相关行业规范的约束和引导、相关企业的重视和培养。
  可以预见的是，再过几年，AI算法测试等技术型人才缺口将更加突出，扎实的技术钻研能力＋理性分析的逻辑思维＋敏锐灵活的感受能力将成为人工智能训练师的长久制胜之道。而那些既懂法律知识，又懂算法相关知识的人工智能训练师，将有望成为求职市场中的“宠儿”，并为AI技术落地、AI产品优化作出更大贡献。

• ai训练经典案例

  （一）根据我们的经验选择最优算法
  根据AI的主流算法框架，我们可以知道现在AI的算法有很多种，如何在这么多的算法中选择最适合自己的，这就首先需要有一个算法选择的过程。结合我们以往在行业方面的经验，去选择最优算法来做AI训练。
  （二）对参数进行调整
  在算法已经明确了的情况下，我们会涉及到调参，即参数的调整。以神经网络算法为例的话，就涉及到我们对神经网络的层数或者阀值的调整，我们通过调参来解决收敛的术语，收敛过快还是收敛过慢。
  （三）监督学习
  在监督学习方面，我们不用从零开始摸索，可以把之前在BI商业智能方面的经验用于监督学习。也就是说，把过去很多的经验模型在AI环境下面重新训练，进一步优化。然后在经过这种半监督学习之后，得出新的数据结论或规律总结。我们再去把它重新解读，应用到现有的商业应用中去。

• 人工智能训练要求

  （一）超低成本前提下海量获客
  即在超低成本的前提下，通过AI技术海量地获得高价值客户资源。如我们在公网平台上，获取海量用户行为数据，结合自有平台用户数据，通过大数据拼合技术获取海量的客户资源，做客户行为分析，辨别出高质量的客户，由此便可实现超低成本前提下的海量获取高价值客户资源。
  （二）提高工作效率，降低人力成本
  通过AI技术极大地提升内部工作效率，降低人力资源成本，减少人力资源的使用。根据AI对大数据的超强搜索和整合能力，原本这些依靠人工来完成的任务，可以通过AI以高于人力数十倍的效率又好又快地完成，并且降低差错率。
  （三）大幅降低综合成本
  通过AI技术可以更精准、有效、准确地大幅度降低综合成本。我们可以通过AI进行客情分析和商情分析，建立用户消费需求模型，通过AI对抗网络精准地管理网络消费者的全生命周期，有针对性地进行客户维护和确定产品导向。还可以通过保险风险识别和理赔反欺诈等AI技术，规避不必要的资金风险和费用支出。
  （四）进行决策辅助和未来情况预估
  即从长期战略决策进行辅助，从短期营销战术决策进行辅助，并对未来情况进行预先推研预测。在决策辅助上，我们可以通过AI算法分析历史大数据，既能“见微”——即从小处细微的、个性化的洞察，又能“知著”——即看到宏观的变化规律，为长期的战略决策提供切实可行的参考依据。同时通过情感倾向分析和商情分析等AI技术，能明晰当前的市场行情发展方向，提供及时、有效的数据进行决策辅助，灵活且精准地根据用户实际需求制定短期营销战术。我们可以基于历史数据，利用机器学习和统计建模来对未来情况进行推研预测，例如通过消费者过去的行为模式生成了更复杂的统计模型，并通过这些模型来预测未来可能的行为。