常見問題

• ai訓練平臺有哪些？

  1、火山引擎·機器學習平臺
  火山引擎機器學習平臺提供了 WebIDE 和自定義訓練等豐富建模工具、多框架高性能模型推理服務。一站式AI開發全生命周期管理，提供了豐富的標注工具進行少量數據的快捷打標，并支持海量的文本、圖像、視頻、表格數據及標簽的管理。面向機器學習場景的輕量級云端 IDE，支持 VSCode 生態插件。
  2、微軟azure-機器學習
  助力數據科學家和開發人員更快、更自信地構建、部署和管理高質量的模型。利用行業領先的 MLOps（機器學習操作）、開源互操作性和集成工具加快價值實現速度。在專為負責任的機器學習 (ML) 設計的安全可信平臺上進行創新。
  3、DataCanvasAPS機器學習平臺
  DataCanvas APS 直接加速企業將人工智能注入企業業務的過程，它為數據科學家、應用程序開發人員和業務專家提供了一套工具，使不同角色的人員可以相互協作，輕松地處理數據并使用這些數據來大規模構建、訓練和部署模型。
  4、東方國信AI on Cloud
  在云端無縫整合大數據、物聯網、區塊鏈和人工智能技術，協助企業在“自動化+信息化”、 “智造+產品+服務”和“數據+分析一體化”等方面快速構建基于人工智能的各類應用，釋放企業新的業務和運營模式，賦能企業獨特競爭優勢。
  5、商湯方舟企業開放平臺
  依托商湯AI大裝置，通過通用大模型+快速增量訓練，提供了企業所需的各種豐富多樣且高精度的AI算法和應用，同時結合數字孿生、AR、IOT、大數據等技術，為企業數字化的全域感知、分析、決策提供了完整的能力支撐，連接物理和數字世界，打通線上線下閉環，深入洞察客戶，增強服務體驗，全面賦能企業管理和運營。

• ai訓練是什么意思？

  我們目前在AI方面的訓練就是屬于典型的弱人工智能，因為強人工智能所涉及到的一些深度算法太過復雜，這類研究對各于方面的資源消耗也過大，難以快速地產生商業價值和應用價值。所以我們選擇從弱人工智能著眼，從具體的應用方面來進行AI訓練。
  強人工智能要考慮方方面面，要的是“全方位發展”；而弱人工智能關注的則是某一個垂直細分領域，例如上面提到的語音識別、人臉識別等部分，并做到更專業，更準確，更符合各種不同的細分應用場景。
  強人工智能的成熟是整個人工智能發展的“奇點”，也就是說，達到這個“奇點”之后，人工智能技術就會呈現指數級增長，朝著超人工智能方向繼續發展……但目前這個發展階段，強人工智能相對還比較遙遠。目前的智能物流系統，包括很多加入語音識別等功能的智能硬件，大多數都是集中在某一項技術上發力，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，也是分模塊來進行的，歸根結底仍然是弱人工智能。

• ai訓練的前景如何？

  隨著人工智能在智能制造、智慧城市、智能醫療、智能物流及其他各行各業的廣泛應用，“人工智能訓練師”的規模將迎來爆發式增長。從這一層面而言，人工智能訓練師這一職業的發展前景還是十分廣闊的。不過，人工智能訓練師要想在人工智能行業“熠熠閃光”，除了其自身要加強在專業領域的知識技能外，還需要相關行業規范的約束和引導、相關企業的重視和培養。
  可以預見的是，再過幾年，AI算法測試等技術型人才缺口將更加突出，扎實的技術鉆研能力＋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練師的長久制勝之道。而那些既懂法律知識，又懂算法相關知識的人工智能訓練師，將有望成為求職市場中的“寵兒”，并為AI技術落地、AI產品優化作出更大貢獻。

• ai訓練經典案例

  （一）根據我們的經驗選擇最優算法
  根據AI的主流算法框架，我們可以知道現在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。結合我們以往在行業方面的經驗，去選擇最優算法來做AI訓練。
  （二）對參數進行調整
  在算法已經明確了的情況下，我們會涉及到調參，即參數的調整。以神經網絡算法為例的話，就涉及到我們對神經網絡的層數或者閥值的調整，我們通過調參來解決收斂的術語，收斂過快還是收斂過慢。
  （三）監督學習
  在監督學習方面，我們不用從零開始摸索，可以把之前在BI商業智能方面的經驗用于監督學習。也就是說，把過去很多的經驗模型在AI環境下面重新訓練，進一步優化。然后在經過這種半監督學習之后，得出新的數據結論或規律總結。我們再去把它重新解讀，應用到現有的商業應用中去。

• 人工智能訓練要求

  （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技術海量地獲得高價值客戶資源。如我們在公網平臺上，獲取海量用戶行為數據，結合自有平臺用戶數據，通過大數據拼合技術獲取海量的客戶資源，做客戶行為分析，辨別出高質量的客戶，由此便可實現超低成本前提下的海量獲取高價值客戶資源。
  （二）提高工作效率，降低人力成本
  通過AI技術極大地提升內部工作效率，降低人力資源成本，減少人力資源的使用。根據AI對大數據的超強搜索和整合能力，原本這些依靠人工來完成的任務，可以通過AI以高于人力數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技術可以更精準、有效、準確地大幅度降低綜合成本。我們可以通過AI進行客情分析和商情分析，建立用戶消費需求模型，通過AI對抗網絡精準地管理網絡消費者的全生命周期，有針對性地進行客戶維護和確定產品導向。還可以通過保險風險識別和理賠反欺詐等AI技術，規避不必要的資金風險和費用支出。
  （四）進行決策輔助和未來情況預估
  即從長期戰略決策進行輔助，從短期營銷戰術決策進行輔助，并對未來情況進行預先推研預測。在決策輔助上，我們可以通過AI算法分析歷史大數據，既能“見微”——即從小處細微的、個性化的洞察，又能“知著”——即看到宏觀的變化規律，為長期的戰略決策提供切實可行的參考依據。同時通過情感傾向分析和商情分析等AI技術，能明晰當前的市場行情發展方向，提供及時、有效的數據進行決策輔助，靈活且精準地根據用戶實際需求制定短期營銷戰術。我們可以基于歷史數據，利用機器學習和統計建模來對未來情況進行推研預測，例如通過消費者過去的行為模式生成了更復雜的統計模型，并通過這些模型來預測未來可能的行為。