隨著人工智能領(lǐng)域的高速發(fā)展,各行各業(yè)開始對人工智能技術(shù)產(chǎn)生了迫切需求。但受限于資金、人才和技術(shù)等方面,大多數(shù)企業(yè)在智能化發(fā)展方面停滯不前:一方面計(jì)算資源和設(shè)備的需求高昂,使之無法負(fù)擔(dān);另一方面,傳統(tǒng)行業(yè)專業(yè)性人才少、技術(shù)力量薄弱,很難實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的落地。鑒于此,我們開發(fā)了珊瑚人工智能開發(fā)平臺?;谠撈脚_,用戶只需要提供數(shù)據(jù)、框架便可以自動(dòng)構(gòu)建模型,平臺就能夠提供預(yù)測結(jié)果,為許多傳統(tǒng)企業(yè)提供技術(shù)支持,從而實(shí)現(xiàn)了AI平民化,極大程度上推動(dòng)了人工智能的應(yīng)用與發(fā)展。未來AI技術(shù)必將應(yīng)用于生活的方方面面,低門檻的人工智能開發(fā)平臺也必然有著強(qiáng)烈的市場需求。
珊瑚人工智能開發(fā)平臺包括自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注、自動(dòng)特征工程、預(yù)訓(xùn)練模型選擇、神經(jīng)架構(gòu)搜索、超參數(shù)選擇和優(yōu)化、AI應(yīng)用開發(fā)SDK等主要功能。平臺高度自動(dòng)化,應(yīng)用門檻低,主要針對高等院校、人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、政府機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)等,用戶不需要掌握完善的理論知識,只需要對使用過程有簡單的了解,就能根據(jù)需求快速建立算法模型并構(gòu)建AI應(yīng)用,從而提高工作效率,降低AI使用門檻。
該平臺的主要優(yōu)勢有:
1)支持自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注以及人工標(biāo)注,極大降低標(biāo)注成本。
2)使用神經(jīng)架構(gòu)搜索及超參數(shù)搜索技術(shù),可以大幅減少甚至免除人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和超參數(shù)調(diào)優(yōu)工作。特別是使用了自研的基于免訓(xùn)練評估策略的NAS算法,大大降低了計(jì)算成本,大幅度提高了搜索、訓(xùn)練效率。
3)提供計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理三大類常用應(yīng)用服務(wù)
4)支持模型一鍵生成、云端/本地部署及調(diào)用,快速構(gòu)建AI應(yīng)用,保證了平臺的通用性。
珊瑚人工智能開發(fā)平臺的主要構(gòu)成模塊如圖1所示。

圖1 珊瑚人工智能開發(fā)平臺的主要構(gòu)成模塊
隨著人工智能領(lǐng)域的高速發(fā)展,各行各業(yè)開始對人工智能技術(shù)產(chǎn)生了迫切需求。但受限于資金、人才和技術(shù)等方面,大多數(shù)企業(yè)在智能化發(fā)展方面停滯不前:一方面計(jì)算資源和設(shè)備的需求高昂,使之無法負(fù)擔(dān);另一方面,傳統(tǒng)行業(yè)專業(yè)性人才少、技術(shù)力量薄弱,很難實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的落地。鑒于此,我們開發(fā)了珊瑚人工智能開發(fā)平臺?;谠撈脚_,用戶只需要提供數(shù)據(jù)、框架便可以自動(dòng)構(gòu)建模型,平臺就能夠提供預(yù)測結(jié)果,為許多傳統(tǒng)企業(yè)提供技術(shù)支持,從而實(shí)現(xiàn)了AI平民化,極大程度上推動(dòng)了人工智能的應(yīng)用與發(fā)展。未來AI技術(shù)必將應(yīng)用于生活的方方面面,低門檻的人工智能開發(fā)平臺也必然有著強(qiáng)烈的市場需求。
珊瑚人工智能開發(fā)平臺包括自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注、自動(dòng)特征工程、預(yù)訓(xùn)練模型選擇、神經(jīng)架構(gòu)搜索、超參數(shù)選擇和優(yōu)化、AI應(yīng)用開發(fā)SDK等主要功能。平臺高度自動(dòng)化,應(yīng)用門檻低,主要針對高等院校、人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、政府機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)等,用戶不需要掌握完善的理論知識,只需要對使用過程有簡單的了解,就能根據(jù)需求快速建立算法模型并構(gòu)建AI應(yīng)用,從而提高工作效率,降低AI使用門檻。
該平臺的主要優(yōu)勢有:
1)支持自動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注以及人工標(biāo)注,極大降低標(biāo)注成本。
2)使用神經(jīng)架構(gòu)搜索及超參數(shù)搜索技術(shù),可以大幅減少甚至免除人工網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和超參數(shù)調(diào)優(yōu)工作。特別是使用了自研的基于免訓(xùn)練評估策略的NAS算法,大大降低了計(jì)算成本,大幅度提高了搜索、訓(xùn)練效率。
3)提供計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理三大類常用應(yīng)用服務(wù)
4)支持模型一鍵生成、云端/本地部署及調(diào)用,快速構(gòu)建AI應(yīng)用,保證了平臺的通用性。
珊瑚人工智能開發(fā)平臺的主要構(gòu)成模塊如圖1所示。

圖1 珊瑚人工智能開發(fā)平臺的主要構(gòu)成模塊