讓機器自己學習人工智能,「OneClick.ai」正打造自動化的深度學習人工智能平台

.. 近年來,AI 領域面臨的一個限制在於,其本身的技術研發仍需龐大的人工投入。從數據清洗、特徵工程、算法設計、模型訓練與優化,到之後的實施、部署階段,人力和時間成本很高,給 AI 的落地與普及帶來了不小麻煩。

36 氪近日接觸的 OneClick.ai  開發了自動化的人工智能平台,能快速實現 AI 算法建模、調優、訓練、實施及部署的全過程,用自動化助力人工智能應用的普及。

OneClick 於 2016 年開始研發,2017 年獲得了創新工場的融資支持。這也是其在美國投資的唯一一家人工智能平台。2017 年年底,OneClick.ai 平台正式上線,支持深度學習和傳統機器學習算法,能處理結構化數據,以及混合了文字、圖像、時間序列的非結構化內容。

在算法自動化領域,微軟和谷歌也分別交出過答卷。2017 年,微軟推出了全自動平台 Custom Vision Services,支持圖像分類,允許用戶利用少量圖像創建 CNN 模型,每月收費 29 美元。2018 年,谷歌也上線了類似的 Cloud AutoML,目前支持計算機視覺模型,尚未對外開放,可以申請試用。

OneClick.ai 創始人兼 CTO 姜寧表示,類似谷歌 AutoML 這樣的解決方案,主要是基於搜索算法對不同神經網絡的設計方案進行評估,對神經網絡的結構存在一定假設,因而只適用於圖像分類問題,很難做到真正的通用。

OneClick.ai 則是基於更為通用的模型結構設計算法(Generalized Architecture Search,GAS),可以處理更複雜數據的分類和回歸分析。GAS 支持自動特徵工程和數據預處理,像人類算法工程師一樣,會去觀測原始數據,利用有監督學習從數據中積累行業知識,提高了計算效率。

模型優化迭代上,姜寧告訴 36 氪,平台早期利用了大量公開數據集進行訓練。在產品公開發布之後,每一個在 OneClick.ai 平台上訓練的模型也都會幫助 GAS 算法自我改進。在決定投資前,創新工場曾對其進行了四個月的技術評估。

OneClick.ai 支持圖像、文字、數字、時序等不同場景下的需求。平台的用戶目前有三種途徑使用訓練好的模型:自動部署的實時API、通過聊天機械人的離線數據處理、以及專門針對圖片的交互界面。

OneClick.AI 的使用界面,用戶可以在聊天機械人輔助下生成預測結果。

實際使用中,OneClick.ai 支持雲端和本地部署。採用按月收費的訂閱制,針對不同的數據處理需求提供多種個人、企業套餐,用戶可以免費在線註冊試用。

從用戶反饋看,OneClick.ai 目前最受歡迎的應用場景是銷售預測、庫存和供應鏈管理。特別對於快消和商品保質期較短的企業,預測可以幫助節約庫存、物流及運營的成本,進而提升企業效益。

關於 OneClick.ai 的預測效率,姜寧告訴 36 氪,消費行業中,他們的客戶一般都是銷售額千億元以上的公司,有逾百人的團隊專門負責銷售預測。以往平均最多能達到 80% 的預測準確度,且一般是針對整體,到具體單品上精度更低。使用 OneClick.ai 可以將單品銷售預測平均準確度保持在 90% 以上,且預測過程僅需幾個小時。

銷售預測外,這一平台常見的應用場景還包括客戶維繫、廣告推薦、圖像分類、物體識別、文本分類、醫療圖像診斷等。目前,主要客戶是汽車、消費品、製造、石油化工等行業的大型企業,規模平均在 2000 億元以上。

談及今年業務發展,姜寧表示,將會進一步完善銷售、庫存、供應鏈預測的能力,形成無需 IT 介入的自動化解決方案;還會繼續提昇平台性能,滿足客戶在大數據場景下的人工智能需求。

團隊方面,OneClick.ai 主要的研發團隊在美國西雅圖,其聯合創始人都都曾在微軟工作。CEO 沈淵在醫療圖像、圖像搜索、電子商務領域的 AI 應用有豐富經驗。CTO 的姜寧曾負責 Bing 的搜索廣告相關度算法和本地搜索、地圖搜索的業務,有豐富的算法和團隊管理經驗。銷售副總裁沈永會是前 Tableau中國的創始成員,在大數據、商務智能、人工智能領域有 17 年的從業經驗。


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