专栏首页云加头条构建一站式机器学习服务平台,腾讯云为AI实现更多可能
原创

构建一站式机器学习服务平台,腾讯云为AI实现更多可能

5月24日,以“无界数据 无限智能”为主题的腾讯“云+未来”峰会AI大数据分论坛在广州拉开帷幕。此次分论坛上,腾讯云针对AI大数据技术的实现与应用,正式对外公布了一站式机器学习服务平台——智能钛机器学习。

腾讯云AI平台总经理张文杰发表演讲

关于为何起名为“智能钛”,腾讯云AI平台总经理张文杰解释道,钛有很多优点,被广泛应用在航空航天领域,腾讯云希望自身的产品也能像钛帮助航空航天领域一样,解决AI开发者的问题,同时帮助开发者打造稳定、可靠的机器学习开发生态环境。

基于以上诉求,在面对非算法人员、AI算法工程师和AI算法专家等不同层次的用户群体时,智能钛机器学习相应的提供多产品形态和差异化机器学习能力,打造了智能钛机器自学习平台(TI Self-Learning)、智能钛一站式机器学习(TI One)、智能钛机器学习加速器(TI Accelerator)三大机器学习智能平台,构建完整的开发者生态。

TI机器学习平台

TI Self-Learning:降低AI学习门槛,打造数据优化“智囊团”

对于一些非AI专业的人士,或是有AI相关需求的业务团队:有数据、有业务场景,但却不懂算法。基于以上人群需求,腾讯云发布了智能钛机器自学习平台(TI Self-Learning)。

智能钛机器自学习平台是一个不需要算法知识的平台,腾讯云通过自研的自学习及自动调参技术,让平台能够利用Hyper Learning、Learning2learn等方式自动进行调参,无需人工调参,并为用户提供多个场景选择,具有自动建模能力。同时在模型的选择、定制上,智能钛机器自学习平台通过迁移学习等能力,能够自主进行优化处理,提供优质服务并优于业界效果,并且模型结果更加简单,易于部署。对于非AI专业用户群体来说,智能钛机器自学习平台相当于一个在线“智囊团”,让用户无需算法经验,便能基于特点场景数据生成模型,真正降低机器学习平台门槛。

TI One:尽享一站式服务体验

虽然AI技术在目前属于高人气产品,但其庞大的智能系统理论与系统操作难度,还是让许多缺乏相应模型构建能力的人,难以快速入门机器学习,这时腾讯云的智能钛一站式机器学习平台(TI One)价值得以显现。

相对于自建模型,智能钛一站式机器学习平台在操作上,对数据中的各元素可以进行可视化拖拽,自由绘制任务流,让大数据、小模型在其中融合灵动,同时在运行模式上为获取优质参数,平台支持并发、串行、周期调度等多重运行模式,让平台运行更加灵活多样。基于学习框架,小到Python,大到当红的Spark、Tensorflow、xgBoost(DMLC),以及自研Mariana和Angel,智能钛一站式机器学习平台支持10多种机器学习框架,同时自身带有100+的机器学习算法,能够随时满足用户所需。借助强大的Python/Spark,集结流行的可视化效果,数据可以直接悬浮呈现,用户可以免点击,对于模型优劣一眼立断。同时一站式机器学习平台还面向算法工程师,支持工程分享、协同调试、任务收藏复用,让智慧凝结在一起,为AI技术创造更多价值提供可能。

TI Accelerator:以“极速”为核心,构建业界领先的资源调度能力

在为AI技术学习提供低门槛的同时,针对AI算法专家、专业算法团队等精英群体,腾讯云还推出了以“极速”为核心要素的智能钛机器学习加速器(TI Accelerator)。通过计算集群分配、优化框架选择和数据传输压缩三方面进行实现,以打造业界领先的资源调度能力。

在框架选择上,加速器可以一键构建分布式Tensorflow框架,封装主流CNN、DNN、LSTM等模型的分布式训练版本,同时基于Tensorflow框架的极致性能优化,加速器可以为用户提供比原生框架更好的单机或多机多卡性能,并在近期还将支持caffe、MXNet等主流AI开发框架,提供多框架选择。面对如此复杂的数据框架结构,加速器提供专门的简洁命令行操作界面,以符合AI开发人员使用习惯,同时相比较其他同行业的低成本,让智能钛机器学习加速器具有更高的性价比。

在“极速”领域,腾讯云联合四维图新助力交通领域,通过智能钛机器学习平台的搭建,系统从最初5天可训练800万+张图片到现今的6.5小时,在基于1.4亿km行车轨迹和200+维度特征分析上,从40小时下降至3.8小时即可完成,智能钛机器学习的“极速”体验可见一斑。

正如腾讯云AI平台总经理张文杰所说,腾讯智能钛是一款基于腾讯云强大计算力构建的一站式机器学习平台。该系列产品集合了腾讯云、腾讯TEG、AI Lab和优图实验室等人工智能能力,以多产品形式提供差异化的机器学习能力,最终形成一个完整的开发者生态,帮助开发者从繁重的机器学习工作中解放。

作为腾讯科技的平台,从提出“AI即服务”到“助力行业构建超级大脑”,腾讯云不断助力AI技术的落地实现。相信在未来,以云计算、大数据、AI等技术能力为驱动,腾讯云将不断探索,打造更多有利于AI技术落地的解决方案,进一步助力AI技术的建设和发展。

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 无监督式学习在金融行业的应用

    聊起 AI,画面都充斥着机械语言:精密高级的芯片,光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力?能给传统行业带来哪些变革与发展?基于此,云加社区联手知乎...

    云加社区
  • 机器学习和应用统计学在金融行业的应用

    聊起 AI,画面都充斥着机械语言:精密高级的芯片,光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力?能给传统行业带来哪些变革与发展?基于此,云加社区联手知乎...

    云加社区
  • 湖南200万党员在云端的组织生活是这样的

    “一网一云”支撑着湖南省220万党员学习的需求

    云加社区
  • 未来智能+峰会(eSmart)深度分享第二弹

    VRPinea
  • AI和机器学习获五角大楼”重用”,创建更强大的网络防御制度

    国防高级研究计划局(DARPA)正在推行一项前所未有的机器学习“突破性”技术,即开创一种网络安全新技术,旨在同时阻止多重攻击并尽量阻止现有防御系统无法识别的新型...

    大数据文摘
  • 【2018将成为AGI元年】13名专家盘点2017最重要AI事件,预测AGI将取代AI

    来源:kdnuggets.com 作者:Matthew Mayo 编译:刘小芹 常佩琦 闻菲 【新智元导读】2017年人工智能最重要的发展是什么,2018年...

    新智元
  • 如果“AlphaGo”来到中国A股......| 数据科学50人·刘富兵

    刘富兵,国盛证券研究所副所长、首席金融工程分析师,多次获得国内金融工程重量级奖项。他擅长使用数据科学的方法,对A股市场进行分析和预测,曾运用海外金融物理学中的L...

    DT数据侠
  • PPT装逼指南

    虽然不是所有人都有大型演讲的机会,但混迹职场Presentation谁都会轮到几次吧。

    华章科技
  • K-NN算法与K-Means算法的原理与区别(附带源码示例)

    KNN算法 K-Means算法 目标  确定某个元素所属的分类 将已存在的一系列元素分类 算法类别 监督的分类算法 无监督的聚类算法 ...

    NateHuang
  • 技术创新一定挣钱吗

    技术是企业的核心竞争力,但所有技术都能为企业带来巨大经济效益吗?事实证明是不一定的,因为必须是可商用化和规模化的技术,才能给企业带来巨大经济效益。技术分两种,一...

    用户5829239

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券