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IDC:中国机器学习开发平台厂商评估

2019-09-04 15:00:02 来源:IDC中国 点击:810

【大比特导读】当前的技术应用现状:当前的机器学习开发平台基本可以提供30种以上的经典机器学习算法;基本已支持TensorFlow, PyTorch,Caffe等主流框架。不仅是机器学习、深度学习,图算法也开始走向市场,现阶段应用普及的是经典机器学习。

提供给技术买家的建议

应用场景的成熟度总结:成熟度高的应用场景包括产品推荐、用户画像、反欺诈,简单的证件识别类光学字符识别技术(OCR)。

正在探索的应用场景:设备预测性维护、基于产品外观的质量检测、交通轨道火花分析等。(由于本次的研究对象是面向开发人员的机器学习开发平台,未包括人脸识别、声纹识别、短语音识别等应用场景)。

合作伙伴的选择:

1. 首先明确当前的业务场景是否能用机器学习的方式解决,此问题可与供应商共同探讨。考虑企业现阶段是否具备机器学习模型开发能力,如无模型开发能力,可以选择自动化程度较高的机器学习产品。如有充足的开发能力,也可以尝试采用开源技术自主搭建机器学习平台。

2. 产品层面,选择高度灵活、容易上手的产品,考虑模型的丰富程度的同时考虑提供的模型是否符合企业内部的应用需求。

3. 考虑采用高度自动化的机器学习产品,培养业务分析师向数据科学家转型。

应用机器学习、人工智能,重要的一点在于具备建模所需数据。很多机器学习项目失败的原因也是因为数据不足导致模型预测准确度不能满足业务上线需求。长期来看,企业需要考虑能够增强内部数据能力的产品/服务,尽早建设可以输入人工智能模型的核心智能数据平台。

IDC倡导在采用机器学习、人工智能解决方案时,企业不能过度关注硬件和算力平台而忽视了软件及应用。为短期内的AI工作负载选择适配的底层架构,为中长期的AI工作负载做好算力规划。更重要的是,重视将机器学习、深度学习的价值大化,真正以业务需求为导向,实现智能化。

IDC中国人工智能高级研究经理卢言霞表示,尽管深度学习算法的创新速度变缓,但我们相信机器学习的应用将稳步渗透到各行各业的生产系统中。纯技术的创新速度有所放缓,但从技术到产品到商业化应用落地的速度在加快。未来,自动化机器学习也将降低行业用户采用AI的门槛,加速行业企业实现高级别的自动化、智能化。

本文由大比特商务网收集整理(www.big-bit.com)

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