AutoML技术白皮书-《引入AutoML破局企业智能》

《引入AutoML，破局企业智能》白皮书深入探讨了当前AI领域的潜力与挑战，以及如何通过引入AutoML（自动化机器学习）来加速企业智能化进程。AutoML技术旨在解决AI应用开发中的关键难题，包括人才短缺、数据稀缺和技能不足等问题。 在过去的几年里，中国人工智能市场经历了快速发展，市场规模已接近美国的60%，预计未来几年将以35.2%的复合年增长率持续增长。AI技术在各行各业的渗透率也在不断提升，从客户服务到生产制造，AI已成为支持业务智能决策的重要工具。然而，AI落地面临的主要挑战包括技术人才缺乏、数据量不足、异构计算资源管理和模型可解释性等。 AutoML作为应对这些挑战的解决方案之一，它能够自动化机器学习的各个环节，从数据准备到模型训练和部署。这一自动化流程降低了对专业建模人员的需求，减少了数据准备的时间，同时简化了模型训练的技术难度。通过使用如九章云极DataCanvas这样的自动化机器学习平台，企业可以更高效地构建和上线AI应用，从而降低应用AI的成本和门槛。 AutoML的实现路径涉及多个方面，包括定义清晰的自动化机器学习能力模型，确保平台具备数据处理、模型选择、训练优化和模型解释等功能。同时，可解释性是推动AutoML广泛应用的关键，因为它有助于增强用户对AI决策的信任度。 机器学习开发流程通常包括定义问题、数据准备、特征工程、模型训练、测试、部署和持续监控。AutoML的目标是自动化这些流程中的大部分任务，例如通过自动特征工程减少数据预处理的工作量，通过自动模型选择和参数调优提升模型性能，以及通过自动化部署和监控确保模型的稳定运行。 IDC建议，企业应考虑采用低代码开发模式、预训练模型和自动化AI工具，如九章云极DataCanvas的DAT产品，以应对AI开发中的挑战。通过这些方法，企业可以快速构建和迭代AI应用，实现智能化转型，从而在竞争激烈的市场环境中保持领先地位。 总结来说，《引入AutoML，破局企业智能》白皮书强调了AutoML在解决AI应用开发痛点中的核心作用，以及它对企业智能化进程的推动作用。通过自动化和简化机器学习流程，AutoML为企业提供了更快、更有效地利用AI技术的途径，有助于克服当前AI普及面临的障碍。