【51CTO.com原創稿件】今年早些時候，Google發布了Cloud AutoML，它能夠通過增強學習自動完成模型選擇+超參數優化。人工神經網絡已經實現了學習模型的自編碼，但是還需要人來訓練。而AutoML更進一步，實現了訓練過程的自編碼，部分場景的訓練效果可能比AI工程師還好，提高了開發效率，也降低了準入門檻。這一發布讓眾多機器學習從業者激動不已。

近日，智鈾科技發布了自動化機器學習產品“小智”，據公開數據顯示，這是國內首款可私有部署的AutoML商用產品。

說到“小智”的研發初衷，智鈾科技CEO兼***科學家夏粉表示，算法建模及調參是一個非常繁瑣的過程，需要數據預處理、特征工程、模型調參、模型評估等各個環節不斷循環反復才能完成一個復雜的建模過程，一個3-6人的數據建模團隊通常需要花費數月的時間才能完成復雜的建模。據《人民日報》報道，人工智能的人才缺口超過500萬，供求比例僅為1:10，培養周期很長。一個互聯網公司典型的人工智能項目開發需要30人.月的時間，傳統行業需要花費更多的人力和時間。生產環境不斷發生變化時，模型準確度下降，數據管理困難、算法模型更新周期長。面對這些現狀，智鈾科技推出了“小智” 。

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“小智”是智鈾科技大規模自動化機器學習產品，擁有當前***進的機器學習能力，承載了***的第四代機器學習技術，在線智能學習系統降低了機器學習門檻，使各行業都可以快速部署人工智能系統。

自動構建高精度模型是“小智”的***大亮點。它可以自動化調參，大大節省了工作量，降低了學習門檻。為用戶提供從數據預處理、特征工程、模型調參、模型評估、模型預測到結果分析等一站式服務。

直觀的web界面允許任何人和“小智”進行交互，不需要AI背景，用戶可以通過簡單的操作完成繁瑣的建模。內置的可視化效果，如ROC曲線圖和準確&召回曲線，使用戶對自己的業務有更深刻的理解。可以一鍵發布API，將訓練好的模型快速部署和發布。在通用場景下，普通業務人員借助“小智”也能達到高級建模人員水平。“小智”還支持各種量級數據建模，進行彈性擴展。

其***的參數搜索算法解決了人工調參費時耗力的問題，***的特征工程算法，令組合特征挖掘效率提升上千倍。

AutoML 仍然是一個在摸索中的新興領域，誰能搶占技術占領市場尤為重要。目前，智鈾科技已經與金融、醫療、物聯網等多個行業的公司合作為其提供服務，產品的功能應用涵蓋點擊率預估、反欺詐偵測、市場精準營銷以及個性化推薦等，滿足不同場景的不同需求，同時產品的有效性經過實踐驗證，不但能夠為企業帶來收入的增長并且節省成本。

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