8月 5 日，fmi2017 第三屆「國際人工智慧與大資料高峰論壇」在北京國家會議中心召開，本屆峰會由飛馬網主辦，聚焦於前沿人工智慧技術與產業應用。ebay、百度、科大訊飛、第四正規化等知名科技公司的技術負責人悉數到場進行分享。作為人工智慧行業領軍人物，第四正規化聯合創始人、首席架構師胡時偉，第四正規化聯合創始人、首席研究科學家陳雨強受邀出席大會，並作為人工智慧專場的出品人發表深度演講，為解決人工智慧產業應用的實際問題提供解決思路。
（圖為第四正規化聯合創始人、首席架構師胡時偉在fmi上發表演講）
當下各個企業都想借力人工智慧技術，那麼技術究竟應該用於哪些場景、如何更高效率地應用？對此，深耕人工智慧研發工作多年的胡時偉認為，在實際商業環境下，企業要完成智慧型公升級，首先需要考慮的是做到人工智慧應用的敏捷開發，即在最優投入產出比下，開發團隊、設計團隊利用最小成本代價，最大程度驗證出機器學習與自身業務結合的可行方式。在機器學習服務研發中，企業過去的工作重心在機器學習本身，調參、特徵工程、模型評估、模型上線這些工程的事情佔了大量時間，而問題的定義、資料的採集所佔時間較少，胡時偉認為這不是最佳方式。他表示，無論是通過戰略合作、還是使用第三程式設計客棧方平台，絕大多數企業開發機器學習服務時都應該將工作重心放在如何採集優質資料、定義恰當問題等，與業務息息相關的工作上。得益於第四正規化先知等人工智慧平台的出現，讓演算法和架構能力被產品化並被開放，未來企業與對手之間比拼的將是對自身業務的理解能力。
（圖為第四正規化聯合創始人、首席研究科學家陳雨強在fmi上發表演講）
明確了人工智慧技術的「落腳點」之後，如何降低演算法的門檻、讓每個企業都能夠無障礙運用「高精尖」的人工智慧能力，機器學習全球領軍人物陳雨強在大會上分享了第四正規化最新研發的演算法「featurego」。該演算法能夠自動計算出最佳的特徵組合，有效解決使用者在機器學習過程中做特徵難、調模型引數難的問題，現已成功封裝到第四正規化的「先知平台」中。陳雨強表示，在解決實際問題中，目前業界傾向於使用邏輯回歸lr(logis程式設計客棧tic
regression)模型，為增強lr模型的學習能力和表達能力，特徵組合是常用且有效的方法。然而，想要獲得特徵組合並非易事，有時甚至會「遙不可及」。首先，特徵組合的複雜性與專業性要求操作者必須具備充分的機器學習知識儲備、較強的業務理解能力，以及三到五年的實踐磨練。此外，即使是資深的資料科學家，特徵組合也是其建模過程中耗費精力最多的環節之一，並且無法保證最終效www.cppcns.com果的提公升。第四正規化自主研發的featurego演算法，讓機器能夠自動地計算出最佳的組合特徵，有效解決了以往人為新增組合特徵的高門檻與低效問題。除此之外，featurego也增加了模型的可解釋性，進一步促進人工智慧技術在工業界的敏捷落地。
在企業轉型公升級新時代，如何找到人工智慧與工業應用的最佳結合方式，成為本屆fmi
2017 峰會最受關注的話題之一。隨著featurego等前沿機器學習演算法的封裝，擁有高維演算法和極致工程能力的大規模機器學習平台——第四正規化「先知平台」，重新定義了企業與人工智慧的距離，幫助更多企業無障礙地享受人工智慧的服務，強勢布局未來商業制高點。
關於第四正規化
第四正規化是國際領先的人工智慧技術與服務提供商。第四正規化具備國際頂尖的機器學習技術，能夠對資料進行精準**與挖掘，幫助企業提公升效率、降低風險，獲得更大的商業價值。團隊已為金融、電信、網際網路等 100 多個企業成功打造人工智慧解決方案，是人工智慧工業應用的引領者與踐行者。 2016 年 12 月，第四正規化榮獲「吳文俊人工智慧科學技術獎」創新獎一等獎，該獎被譽為「中國人工智慧界最高獎」，歷年只授予高校、實驗室和科研機構，第四正規化是唯一獲得該獎項的企業。 2017 年 5 月，第四正規化入選"gartner
2017 cool vendor」 ,是國內唯一入榜的通用平台型人工智慧公司。
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機器學習大規模學習平台架構
對於已有的開源的機器學習框架，很多都是單機環境下部署的，但是對於大公司層面的機器學習的應用需求，簡單的單機，分布式spark機器學習平台很難滿足公司的大資料應用需求，因為不僅要求具有正確性，還要求高效性和穩定性。這裡面存在很多的問題，比如模型如何在多台機器上跑，引數如何分布在多台伺服器上，構成par...
《微博深度學習平台架構和實踐》 閱讀
阿里機器學習平台pai 阿里機器學習平台pai1.0於2015年發布，包括資料處理以及基礎的回歸 分類 聚類演算法。阿里機器學習平台pai2.0於2017年3月發布，配備了更豐富的演算法庫 更大規模的資料訓練和全面相容開源的平台化產品。深度學習是阿里機器學習平台pai2.0的重要功能，支援tenso...
讀《微博深度學習平台架構和實踐》有感
深度學習和人工智慧早已經不是陌生的詞語，隨著神經網路演算法的成熟和gpu計算能力額提高，我們在很多方面，都開始利用深度學習，而對於有那麼多使用者的微博，深度學習必然也是不可缺少的。微博深度學習平台極大地提公升了深度學習開發效率和業務迭代速度，提高了深度學習模型效果和業務效果。在說微博之前，我們先了解...