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湖南湘雅附二院医院体检的费用

2017-10-23 11:54:59    来源:【湘雅二院】    编辑:李嗣源

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  2017年7月15日,全球最顶级大数据会议Strata Data Conference在京召开。Strata大会由O'Reilly Media和Cloudera联合举办,被《福布斯》杂志誉为“大数据运动的里程碑”。会议聚焦于数据、机器学习及分析数据如何改变商业和社会本身,吸引了大数据、人工智能领域最具影响力的产业决策者、数据科学家与架构师等参会。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强,第四范式先知平台架构师陈迪豪受邀出席,分享了AI技术的最新实践及发展趋势。

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  陈雨强在大会上分享了第四范式的最新研究FeatureGo算法,该算法能够自动计算出最佳的特征组合,有效解决用户在机器学习过程中做特征难、调模型参数难的问题,是自动机器学习算法类的开山之作。据了解,在第四范式的一次测试中,非机器学习专业的运营人员,利用FeatureGo做出了Kaggle世界排名第15名的成绩。除了在算法上的进展,第四范式平台架构师陈迪豪在大会上分享了核心产品“先知平台”的最新动态和功能。

  人工智能的火热程度正以指数的方式增长,但是人工智能在工业界的落地还是具有一定门槛。陈雨强认为,之所以会有门槛,主要是因为现阶段的人工智能在建模过程中,需要算法专家做深入的算法研究,但算法专家的数量非常有限。第四范式一直在探讨以新的方式,使得机器学习的各项步骤实现自动化,最终实现不仅是算法专家、普通的业务人员也能操作算法、建立模型。而这就需要解决算法易用性的问题,集合了模型易用性与可解释性等多项功能的FeatureGo算法因此而生。

  陈雨强表示,在解决实际问题中,目前业界更倾向于使用逻辑回归LR(Logistic Regression)模型,LR模型具备实现简单、易于并行、扩展方便等诸多优势。但以LR为首的线性模型表达能力受限,为了模型具备更强学习能力及表达能力,特征组合便是一种常用且效果明显的方法。换句话说,特征组合是一种加强特征描述能力,是提升模型预测效果的重要方法。

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  然而,想要获得特征组合并非易事,甚至会让人觉得人工智能“遥不可及”。首先,特征组合的复杂性与专业性要求了操作者必须具备充分的机器学习知识储备及较强的业务理解能力,并且需要磨炼三到五年的时间。此外,即使是对于一位优秀的数据科学家来说,特征组合也是其建模过程中耗费精力最多的环节之一,最终也不一定能够带来效果的提升。第四范式依靠自主研发的FeatureGo算法,让机器能够自动地计算出最佳的组合特征,解决了以往人为添加组合特征的高门槛与低效问题。除此之外,FeatureGo也增加了模型的可解释性,进一步促进人工智能技术在工业界的敏捷落地。

  第四范式先知平台架构师陈迪豪在大会现场,从架构与功能方面,进一步解读了第四范式先知平台。作为一个针对机器学习全流程的、更易用的建模和服务平台,先知平台简化了数据引入、数据清理、特征抽取、模型训练以及模型评估等流程,通过拖拽的方式让业务人员也可以完成机器学习的全过程。陈迪豪以实际案例分享了先知平台在金融及互联网领域已经取得的显著提升效果。

  随着FeatureGo等机器学习算法的加入,更加简易的操作步骤、更加友好的用户界面,不断优化的先知平台将实现更加完整的AutoML能力,帮助更广泛的用户享受到人工智能的服务。据悉,先知平台试用版目前已正式对外开放,欢迎访问 prophet.4paradigm.com 注册使用。

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