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如何实现让机器学习没有门槛 | 有奖调研

AI前线 2020-09-16

机器学习诞生于 1950 年,初时艾伦·图灵(Alan Turing)发表了论文探索机器智能,并提出了「机器能够思考?」的想法。如今,随着云计算广泛应用,扫清了广大企业应用人工智能和机器学习的障碍,不再局限于少数科技巨头和前沿研究机构。根据 IDC 的数据,当前 40%的企业数字化转型项目都会运用人工智能。IDC 预计,到 2023 年中国人工智能市场规模将达到 979 亿美元,2018-2023 年复合增长率为 28.4%。

随着人工智能与机器学习的普及,它开始被企业应用于工作负载,帮助企业从数据中获得更多价值,提升自身业务竞争力。可见我们正在进入机器学习的黄金时代,但人工智能与机器学习从数据处理到模型的构建、训练和调优,再到最终的模型部署和管理,整个人工智能与机器学习落地实施的过程实则纷繁复杂,进而也导致整个行业中缺乏低成本、易使用、可扩展的人工智能与机器学习产品和服务。

总结来看,制约人工智能与机器学习广泛应用的因素有三个方面:

一:掌握人工智能专业知识的人才不足

二:构建和扩展人工智能的技术产品有难度

三:在生产经营中部署人工智能应用费时且成本高。

而机器学习开发平台这种服务的出现,消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作,为开发者与企业解决了诸多挑战。机器学习开发平台可提供用于机器学习的所有组件,贯穿整个机器学习的工作流程,从而以更小的难度、更低的成本、更快地将机器学习模型投入生产。

基于此背景,为了更深入了解大家对机器学习开发平台的使用现状以及遇到的问题,InfoQ 特此邀请您提供有价值的调查意见。从而更好地收集用户需求,加速机器学习服务的发展与普及。

提示:调研及福利面向使用过机器学习工具的开发者,如您对机器学习完全没有概念,从未使用过相关机器学习工具请勿填写。


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