TalkingData林逸飞：以数据智能试探营业打破 企业需正视数字化三大短板

在谈到对人工智能规模的研究时，林逸飞暗示，“TalkingData较量存眷在营业端做财富化运营，作为平台型的公司，我们更但愿为平台赋能。”起首，TD对边沿计较规模举办资源投入，与高通、中移动等睁开相助，在边沿这一侧，专注于AI框架的研究，祈望在框架之上可以长出各类百般的应用。

在处事端，TD祈望AI不再曲高和寡，可以或许实现布衣化。人工智能从特性工程的选取，到工程化和模子投产，再到数据的敏捷迭代，这个进程中投产比参数的调校更重要，AI框架会加快形成模子与现实结果之间的闭环，让AI更快实现财富化。林逸飞提到，“偶然模子调校半年不如增进一个数据维度来的更直接，与其纠结于几层的神经收集，拘泥于模子的伟大度和准确调校，不如思量敏捷投产后怎样找到更吻合的特性工程。”

另外，在处事端TD还存眷AI的基本特性工程。譬喻TD方才投资BasicFider，祈望能将其酿成平台级的处事，这家公司从事基本特性工程的提取事变，对人脸辨认、姿态辨认、阶梯辨认、影像辨认、打扮辨认举办标注，满意差异算法公司的标注需求。

有了AI框架，完成基本特性工程的选取和标注，那么模子间的比拟将水到渠成。TD要做的并不是开拓某个AI模子，而是通过数据中台实现对数据和模子的共享，与相助搭档配合促进AI模子的财富化。

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（编辑：湖南网）

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