IBM (NYSE: IBM)今日宣布推出AutoAI,这是IBM Watson Studio上又一全新功能,旨在帮助企业实现人工智能设计、优化和管理等环节的自动化。如此,数据科学家们便可以腾出更多时间投入到机器学习模型的设计、测试和部署等工作上来。

尽管人们已经意识到人工智能在商业中越来越高的战略价值,但大多数组织还仍在努力应对基础信息架构方面的挑战。寻找、收集和整理零散、孤立的数据,并将这些数据准备好用作分析与机器学习,这些繁琐的工作往往减慢了人工智能的开发。Forrester[1]近期发表的一篇报告中称,60%的受访者表示,管理数据质量是实现人工智能所面临的最大挑战之一,另有44%的受访者将这一挑战归结为数据的准备。

对于没有数据科学家的企业来说,人工智能项目面临着更大的挑战。IBM商业价值研究院在一项题为《向企业级人工智能的转变》(Shifting TowardEnterprise-Grade AI)[2]的研究中指出,63%的受访者表示,缺乏适当的技术、技能是企业实施人工智能所面临的主要挑战。

Watson Studio 全新 AutoAI 功能与 Watson Machine Learning相结合,将能够帮助企业加速并实现人工智能生命周期中各个步骤的自动化,从而解决上述挑战。

全新AutoAI功能专门为加速企业人工智能开发而设计,使那些极其耗时的数据准备和预处理环节实现自动化,例如模型开发、功能工程等。目前,企业已可以在基于IBM云的Watson Studio上使用此功能。AutoAI的推出是为了使用户能够利用超参数(hyperparameter)优化功能,更轻松地构建数据科学和人工智能模型。此外,AutoAI还包含一套强大的企业级数据科学模型集,如梯度增强树(gradient boosted trees)等,帮助用户快速扩展机器学习实验并完成部署。

IBM大数据与人工智能业务总经理Rob Thomas表示:“IBM始终与客户保持密切合作,为他们规划通往人工智能的路径,而许多客户面临的首要挑战之一便是数据准备,这是人工智能的基础步骤。我们已经发现,对于一些成熟企业而言,数据基础架构的复杂性让人望而生畏,而对于那些几乎没有或根本没有技术资源的企业来说,这种复杂性更是根本无法驾驭的。我们为Watson Studio提供的自动化功能旨在简化流程,帮助客户更快地构建机器学习模型和实验。”

AutoAI系列还包括IBM Neural Networks Synthesis(NeuNetS),这一技术于去年秋天首次亮相,目前在Watson Studio项目中处于公测阶段。这一技术能够使用户通过人工智能自动合成定制化的神经网络,快速跟踪深度学习模型的开发。NeuNetS使用户能够在优化速度和精度方面进行选择,并实时观察模型的构建并进行自我训练。

Watson Studio AutoAI利用IBM研究院开发的关键技术,基于IBM多年来一直在开发和提供的诸多自动化功能,为包括IBM Watson Assistant,IBM Watson Discovery 与IBM Watson Machine Learning在内的各种解决方案都提供了不同程度的自动化,加快并简化了极其耗时的任务与环节,使客户能够更快地专注于具有更高价值的工作。

[1] Forrester Research,Infographic: AIExperiences A Reality Check,2019年5月

[2] IBM商业价值研究院,《向企业级人工智能的转变》(Shifting Toward Enterprise-Grade AI),2018年9月

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