【51CTO.com原创稿件】今年早些时候，Google发布了Cloud AutoML，它能够通过增强学习自动完成模型选择+超参数优化。人工神经网络已经实现了学习模型的自编码，但是还需要人来训练。而AutoML更进一步，实现了训练过程的自编码，部分场景的训练效果可能比AI工程师还好，提高了开发效率，也降低了准入门槛。这一发布让众多机器学习从业者激动不已。
近日，智铀科技发布了自动化机器学习产品“小智”，据公开数据显示，这是国内首款可私有部署的AutoML商用产品。
说到“小智”的研发初衷，智铀科技CEO兼***科学家夏粉表示，算法建模及调参是一个非常繁琐的过程，需要数据预处理、特征工程、模型调参、模型评估等各个环节不断循环反复才能完成一个复杂的建模过程，一个3-6人的数据建模团队通常需要花费数月的时间才能完成复杂的建模。据《人民日报》报道，人工智能的人才缺口超过500万，供求比例仅为1:10，培养周期很长。一个互联网公司典型的人工智能项目开发需要30人.月的时间，传统行业需要花费更多的人力和时间。生产环境不断发生变化时，模型准确度下降，数据管理困难、算法模型更新周期长。面对这些现状，智铀科技推出了“小智” 。
“小智”是智铀科技大规模自动化机器学习产品，拥有当前***进的机器学习能力，承载了***的第四代机器学习技术，在线智能学习系统降低了机器学习门槛，使各行业都可以快速部署人工智能系统。
自动构建高精度模型是“小智”的***大亮点。它可以自动化调参，大大节省了工作量，降低了学习门槛。为用户提供从数据预处理、特征工程、模型调参、模型评估、模型预测到结果分析等一站式服务。
直观的web界面允许任何人和“小智”进行交互，不需要AI背景，用户可以通过简单的操作完成繁琐的建模。内置的可视化效果，如ROC曲线图和准确&召回曲线，使用户对自己的业务有更深刻的理解。可以一键发布API，将训练好的模型快速部署和发布。在通用场景下，普通业务人员借助“小智”也能达到高级建模人员水平。“小智”还支持各种量级数据建模，进行弹性扩展。
其***的参数搜索算法解决了人工调参费时耗力的问题，***的特征工程算法，令组合特征挖掘效率提升上千倍。
AutoML 仍然是一个在摸索中的新兴领域，谁能抢占技术占领市场尤为重要。目前，智铀科技已经与金融、医疗、物联网等多个行业的公司合作为其提供服务，产品的功能应用涵盖点击率预估、反欺诈侦测、市场精准营销以及个性化推荐等，满足不同场景的不同需求，同时产品的有效性经过实践验证，不但能够为企业带来收入的增长并且节省成本。
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