微软崔宏禹：人工智能照耀企业处事| WISE 2018新经济之王

第二点，我适才讲的呆板进修和深度进修，一方面我们有开源的平台，这上面各人可以直接用；第二方面，假如你们在座的列位假如你们本身也做这方面的算法，你们也可以和微软相助把你们的算法陈设到微软平台上去。陈设上干什么？很简朴微软可以推你的算法，我们必定和许多公司纷歧样。微软在许多层面我们夸大跟相助搭档的相助，可是我们永久理睬不会和相助搭档抢买卖。以是呆板进修和深度进修的平台上我们提供一些预实习的模子你可以行使，不管你是用别家的的，照旧微软的CNTK都没有题目，同时有复杂的基本计较的手段，不只是GPU、CPU帮你来提供高效的实习模子。

在这个层面上，我适才讲的深度进修的主流偏向都有了，假如说你们本身有很是有信念的深度进修的算法，那么TensorFlow，这是一个开放的平台你可以跟这个平台相助。最上面是ONNX也是一个开放平台都是兼容的。

为什么这么做？很简朴人工智能是环球化的陈设，必需荟萃环球手段做陈设，以是我们不行能把本身的平台做一个关闭的体系，我们是开源、开放的平台。

呆板进修为什么我要讲一下？我适才讲了我们尽也许简化人工智能相干的一些手段，怎么样简化这个手段？以呆板进修为例不知道在座有几多从事跟呆板进修传完好计学为基本的呆板进修从事这方面的做法，很简朴你要发明大数据背后的纪律。呆板进修很贫困，拿到大量的数据你要本身找算法、找参数，发明差池又调解参数，很贫困。一个纯熟的呆板进修的专家必定要花很是多的时刻做这个工作，我们怎么办？好比说我们猜测汽车贩卖的价值，二手车的价值的话有许多种参数，好比说车的公里数、品牌、行驶过程等等许多元素，我们找到参数，找到算法，再找到参数的陈设往后我们实习，实习到达30%的数据必定差池。怎么办？调解。调解特征，调解算法，调解参数最后颠末多少次迭代、实习往后让精确率到达95%，我们认为95%可以用了。这个进程很是纯熟的数据科学家要耗费大量的时刻做这个工作，那怎么办？我们在微软的平台上全自动化实现陈设，你把本身的数据放进去、算法进去、参数进去、毛病进去，体系可以帮你调解到95%，以是这个是极大地低落数据科学家的手段，这个在海外有许多做石油勘察的企业在用。由于石油勘察，好比说我们找到管线的腐化率，哪些身分跟腐化有相关的？这个进程是很楷模的，以是我们通过这个方法很是快速的找到这样一个平台去做这个工作。这一点也是让各人可以或许快速的相识，快速的实现呆板进修的要领，微软从这个要领来赋能。

然后互联网和边沿计较很简朴，为什么我们要出格夸大这一点？我们夸大的是把人工智能陈设到边沿计较上去，我们提供边沿计较的方法。举个例子，各人知道在纺织行业最后一个没有被呆板代替的行业是什么？就是质检，像第一张照片一样有大量的纺织女工不是在出产进程中搜查出产布品有没有色差，有没有瑕疵，90后的女工基础不肯意干这个工作，干这个工作长了对人的眼睛很是有危险。微软的一个相助搭档，这是一家初创企业，在微软的平台上用开源的平台很是高效一个月的时刻辅佐广东的一家出产布料的企业实现了这样的一个算法，这跟边沿计较有什么相关呢？通过这个方法很是短的时刻可以给相助搭档赋能，给企业赋能，让人工智能技能很是快捷的照耀到我们的全部企业处事中去，感谢各人。

（编辑：湖南网）

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