IBM推出AutoAI 為Watson Studio加速AI應用

日前，IBM宣佈推出AutoAI，這是IBM Watson Studio上又一全新功能，旨在幫助企業實現人工智慧設計、最佳化和管理等環節的自動化。如此，資料科學家們便可以騰出更多時間投入到機器學習模型的設計、測試和部署等工作上來。

只為給全球資料科學家“減負”，IBM讓Watson Studio得到自動化功能加持

儘管人們已經意識到人工智慧在商業中越來越高的戰略價值，但大多陣列織還仍在努力應對基礎資訊架構方面的挑戰。尋找、收集和整理零散、孤立的資料，並將這些資料準備好用作分析與機器學習，這些繁瑣的工作往往減慢了人工智慧的開發。

Forrester近期發表的一篇報告中稱，60%的受訪者表示，管理資料質量是實現人工智慧所面臨的最大挑戰之一，另有44%的受訪者將這一挑戰歸結為資料的準備。

對於沒有資料科學家的企業來說，人工智慧專案面臨著更大的挑戰。IBM商業價值研究院在一項題為《向企業級人工智慧的轉變》（Shifting Toward Enterprise-Grade AI）的研究中指出，63%的受訪者表示，缺乏適當的技術、技能是企業實施人工智慧所面臨的主要挑戰。

Watson Studio 全新 AutoAI 功能與 Watson Machine Learning相結合，將能夠幫助企業加速並實現人工智慧生命週期中各個步驟的自動化，從而解決上述挑戰。

全新AutoAI功能專門為加速企業人工智慧開發而設計，使那些極其耗時的資料準備和預處理環節實現自動化，例如模型開發、功能工程等。目前，企業已可以在基於IBM雲的Watson Studio上使用此功能。

AutoAI的推出是為了使使用者能夠利用超引數（hyperparameter）最佳化功能，更輕鬆地構建資料科學和人工智慧模型。此外，AutoAI還包含一套強大的企業級資料科學模型集，如梯度增強樹（gradient boosted trees）等，幫助使用者快速擴充套件機器學習實驗並完成部署。

IBM大資料與人工智慧業務總經理Rob Thomas表示：“IBM始終與客戶保持密切合作，為他們規劃通往人工智慧的路徑，而許多客戶面臨的首要挑戰之一便是資料準備，這是人工智慧的基礎步驟。我們已經發現，對於一些成熟企業而言，資料基礎架構的複雜性讓人望而生畏，而對於那些幾乎沒有或根本沒有技術資源的企業來說，這種複雜性更是根本無法駕馭的。我們為Watson Studio提供的自動化功能旨在簡化流程，幫助客戶更快地構建機器學習模型和實驗。”

AutoAI系列還包括IBM Neural Networks Synthesis（NeuNetS），這一技術於去年秋天首次亮相，目前在Watson Studio專案中處於公測階段。這一技術能夠使使用者透過人工智慧自動合成定製化的神經網路，快速跟蹤深度學習模型的開發。NeuNetS使使用者能夠在最佳化速度和精度方面進行選擇，並實時觀察模型的構建並進行自我訓練。

【Watson Studio AutoAI利用IBM研究院開發的關鍵技術，基於IBM多年來一直在開發和提供的諸多自動化功能，為包括IBM Watson Assistant，IBM Watson Discovery 與IBM Watson Machine Learning在內的各種解決方案都提供了不同程度的自動化，加快並簡化了極其耗時的任務與環節，使客戶能夠更快地專注於具有更高價值的工作。】