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机器学习平台,机会到底大不大?

- 刘国辉 - 阅 101
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2016年,一位名叫Makoto Koike的日本青年工程师回到家乡的黄瓜农场,准备子承父业。种植黄瓜多年的父母苦于黄瓜的分拣流程,需要按照黄瓜的卖相,把不同类型黄瓜按照大小、笔直、均匀、水嫩程度分拣到一起,卖给批发商,再把卖相不好的黄瓜拣到一起,低价处理,过程耗时耗力。

Makoto想用技术减轻劳苦,他拍摄了约7000张黄瓜照片,传到谷歌云的机器学习平台,通过TensorFlow深度学习框架,训练模型去识别黄瓜,并对黄瓜按不同特质进行分类。在此基础上,Makoto做了一个黄瓜分拣机,再配合上自动传送带系统,可以将每根黄瓜识别出来后再传送至程序指定的箱子。这样,降低了分拣黄瓜过程中的劳累。

一个普通人能够开发出AI算法去识别黄瓜,解决现实中的问题,关键是利用了机器学习平台,用户把数据输入进去,平台生产算法、模型,去辅助业务,帮助企业甚至个人降低开发AI的门槛。

上面的案例当然是个案,具备这样的技术能力的个人开发者很少。开发AI项目对技术、算力要求很高,开发成本也很高。但对于有一定技术人员的企业来讲,可以通过这种平台,低成本、规模化地开发AI应用。

这也衍生出一门生意,既然越来越多的企业有应用AI的需求,且有一定的数据量,但本身没有AI技术积累,没有足够多的AI工程师团队,可以承接这种需求,做一个机器学习平台,平台有数据处理的能力,如数据清洗、数据筛选、数据标注等,将数据归类并打标签,提供代码开发工具、算法库,做模型训练,并提供数据可视化的工具,将生成的模型应用到具体的行业当中。比如在金融行业,可以做反欺诈模型的训练,在工业领域,可以做工业仿真,可以做AI质检,以及设备的预测性维护。

就像有人所说的那样,如果把传统企业应用AI技术看做淘金,那么机器学习平台就是扮演为淘金者卖水、卖铲子的角色。这个领域太To B了,大部分人不太了解。其实业内也困惑:在AI浪潮中,机器学习平台发展机会到底如何,到底大不大?

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