近日，移动， 中国举办“2021科技工作者日暨科技周——九天人工智能新技术论坛”。邀请来自移动， 中国，优秀人工智能企业、顶尖高校和国际标准化组织的行业专家，分享AI基础技术和网络智能领域的最新技术成果和行业趋势，探讨AI技术未来发展趋势，推动行业数字化智能转型。九章云极，数据画布杨健，高级架构师应邀出席论坛并发表了题为《新一代汽车助力企业规模建模》的精彩演讲。

九章云极数据画布杨健，高级建筑师

近年来，机器学习技术的应用价值显著，数据瓶颈、计算能力瓶颈和人才瓶颈日益凸显。随着人工智能的发展，对数据和计算能力的需求能够得到满足，但数据科学人才的培养远远滞后于需求，最终爆发出培养周期长、培养速度慢等问题。资深架构师杨健，在演讲中提到，AutoML技术正在经历爆炸式增长。Gartner将把以AutoML为代表的AI普及作为2020年十大科技趋势中数据与分析领域的重要战略技术之一。

面对企业业务的新需求，九章云极Data Canvas提供AutoML自动建模平台，构建神经网络架构搜索空间，采用超大规模空间搜索算法，结合高性能评估策略，实现全流程端到端自动机器学习建模，提升建模效率和体验，使业务快速构建和使用AI能力。

AutoML面临的挑战

杨健提到，AutoML虽然在不断发展，但也面临着数据不平衡、概念漂移、模型泛化能力、大规模数据自动建模等诸多挑战。针对这些问题，在建模过程中，DataCanvas自动机器学习平台采用AutoML自动化核心技术，让业务人员不用看数据样本分布，自动完成数据清洗、特征处理、模型筛选和超参数优化，自动处理不平衡问题。同时引入半监督学习，进一步提高模型的泛化能力，消除数据训练和预测的不确定性。该平台支持分布式架构，提供高效的评估策略，降低建模时间成本，从而使大规模数据实现AutoML。

九章云极Data Canvas基于自身研发的“硬技术”，开辟了国际领先的AutoML自动化模型算法和架构。它有很多AutoML开源工具，比如Hypernets，可以实现多样化机器学习任务和场景的自动开发，还有DeepTables，在世界顶级Kaggle大赛中获得第一名。根据UCI和卡格尔公布的数据集，DataCanvasAutoMLToolkit(DAT)的模型精度高于最先进的AutoML开源工具。

数据总线自动工具包

随着业务和市场需求的不断变化，九章云极Data Canvas多年来在金融、通信、政府等多个行业实现场景化应用，不断创新，坚持新技术、新产品的自主研发，以标准化AI平台产品覆盖更多客户，帮助各行业企业规模化建模，实现了数字化智能化升级。