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零基础玩转AI 华为云ModelArts让未来生活触手可及

来源:2019-11-08 16:41

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  伴随人工智能(AI)继续在产业中快速奔跑,神奇的AI技术在各大行业开始普遍运用,越来越多的行业开始搭上智能升级的大潮。但是繁琐复杂的AI开发流程却阻碍了许多传统构建人工智能化的发展。

  那么AI在日常工作、生活中的普及离我们远吗?接下来,我们就一起去看看小王同学是如何运用AI、云技术一路打怪升级的,说不定,你“未来”的工作、生活也会如此吧。

  但首先不得不提的是华为云ModelArts

  ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

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  让我们在日常生活中看一下这个ModelArts到底是何方神圣。

  救标注数据的小王一命——ModelArts数据管理

  上班刚打完卡,老板就丢给小王10万张无标签的图片,要求小王为这些数据打上标签。

  给10万张图片打标签,看似简单的工作,实际上并不简单。

  华为云EI深度学习服务团队负责人也说:“头疼的就是数据的采集和数据的处理。光是数据准备就要占掉整体开发时间的70%。”

  为什么数据的处理这么难?效率为什么这么低呢?

  包括小王公司在内的许多公司都是从交易数据、物联网传感器产生的海量数据、安全日志到图像、语音数据中提取有效信息,这几乎是大海捞针式的方法。

  因为,这些都是未标注的数据,而目前实现人工智能的主要方法是机器学习,大部分应用都是有监督的学习,这就需要大量的标注样本去训练人工智能算法模型。

  所以,AI算法并不是丢一堆数据能够从中学习到各种有用的知识,而是背后有大量的人工在标注数据。

  小王就是这个人工之一,看似简单的工作每天却花费了不少时间精力,小王很是苦恼,开始反思自己。

  第一,就输入关键词找图而言,网上的海量图片实在是太多了,用人力去识别的话,真是老费劲了;

  第二,自己确实面对如此多的美图,还是会忍不住开个小差,三心二意地选不下来啊;

  难道一个小小的助理生活就如此不堪,连最基础的工作也做不好吗?

  小王不想就这么放弃。

  那么,要不试一试企业刚引进的华为云ModelArts

  在数据管理方面,ModelArts首先会将数据进行预处理,用AI的算法去标注数据,即自动化标注和半自动化标注。

  接着,ModelArts可对数据采样和筛选,预标注,缩减需要标记的数据量。

  这就大大降低了工作量。

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  有了华为云ModelArts的帮助,给10万张图片打标签就变得很轻松了,就算是一百万张,也没有那么复杂。

  小王的无人结算面包店——ModelArts模型训练和自动学习

  做了多年助理的小王终于不满意自己在原地踏步的现状,决定出去闯一闯。

  靠着多年的勤恳工作,也算小有积蓄,又借了钱,开了几家连锁面包店。

  然而令人烦恼的是,相较于其他的支出,她发现支付人工的费用占了支出的相当大的比例。

  囊中羞涩的小王急的睡不着觉,烦恼啊。

  有没有可能实现无人结算呢?

  首先从收银台的人工费用节省入手,这个岗位主要负责结算。换言之,如果可以自动识别面包种类及数量,就能实现无人结算。

  那么相应的措施是什么呢?

  第一,调用图像识别服务,虽然易用,但识别准确率低,无法准确区分面包种类,经常识别错误,效率太低不说,经常会有顾客抱怨动作太慢;

  第二,定制化模型,虽然可以提高识别的准确率,但对于大多数企业、个人来说,聘请专家制定模型费用高、周期长、后续更新难;而自行开发又由于专业要求高难以实现。

  哎?那就再试一试华为云ModelArts?

  ModelArts是一个特定AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具,目的是让每个开发者都可以快速上手。

  除此之外,它最大一个优点是——可以自动学习,真是深得小王心意。

  拿小王的面包店来说,识别面包定制模型为例,只需标注少量的店内面包照片,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练及部署,相对常规模型训练,自动学习训练所需要的数据量更少、训练更快。大多数模型准确率在80%以上。

  有了自动学习,小王就无需专业的AI基础、不需要编写任何代码,只需简单操作即可训练出属于自己的定制化模型。

  因此,在技术运用成熟以后,考虑节省人工费用,实现无人结算是完全可能的嘛。

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  全国连锁小王牌面包店——ModelArts一键部署

  既然节省了人工费用,小王野心勃勃,当然继续扩大规模。

  然而,她要面对的问题是,假如百分之百实现无人结算,那又该如何监督面包店的日常运营是否平稳运行呢?

  既然已经运营了AI技术,别说这一个连锁店,现如今,纵观整个AI产业,不仅仅是云,还会有边和端都需要部署的场景。

  然而,在AI规模化落地的场景下,模型部署会非常复杂,需要写代码集成到应用系统,维护、更新。

  比如说,智慧交通领域,更新后的模型,需要一次性同时部署到各种不同规格、不同厂商的摄像头上,这是一项非常耗时、费力的巨大工程。

  即便小王的连锁面包店没有交通网那样复杂,但同样涉及到不同的地点、时间等等细节问题。即便装了监控,也不足以应对由大规模扩张带来的难题。

  那…再试一试华为云ModelArts

  对于类似智慧交通领域这样的场景,模型的部署确实需要庞大的覆盖面和不断的及时。ModelArts可以一键推送模型到所有边缘、端的设备上,云上的部署还支持在线和批量推理,满足大并发和分布式等多种场景需求。

  换言之,像小王这样的开发者或更大规模的开发者,可以在ModelArts上获得一些高并发、自动弹性伸缩的特性。

  能够根据用户制定的策略,自动调整云服务器的计算资源,跟随用户的业务需求变化。

  在业务需求下降时自动减少云服务器,节约资源和成本;在业务需求高峰时自动增加云服务器,保证业务平稳健康运行。

  一句话,ModelArts一键部署到云、端、边,支持各种上线场景。

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  小王的成功经验,足以说明ModelArts在个人、企业的运用有多么的便利。

  华为云城市峰会2019以“选择不凡”为主题。意图就在于探讨了如何以“云+智能”赋能城市及产业数字化转型,助力企业实现不平凡的发展。推动城市及产业生态进化,共同构筑未来智慧城市。然而,我们也看到零基础上手的特点,对个人的工作也有相当大的好处。

  当然,华为云ModelArts远远不止上面提到的功能,或者说使用的范围远不止于此。

  就数据管理方面来说,ModelArts已经在自动驾驶领域有非常多的应用,包括人车模型、信号灯模型等等,这些模型在自动驾驶的场景里面,可以快速地提升数据处理的效率,实时地处理数据。

  在未来,ModelArts也将面向通用计算机的其他领域。

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  1.就模型训练来说,自动模型的对象有图像分类、物体检测、预测分析和声音识别,可运用于工业、零售、安防等领域。

  2.图像分类、物体检测:可应用于质检领域残次品的自动检测、园区人员穿戴规范检测,物品摆放合规的无人巡视,商超的自动识别计价。

  3.预测分析:用户画像分析,实现精准营销;自动设备预测性维护,根据设备实施运行数据分析,早期故障识别,减少设备停机率。

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  4.声音识别:生产或安防场景的异常声音监控。

  5.就自动学习来说,自动学习目前已完成如运输车种类识别,施工现场穿戴安全装备及设备安装和常规检测等诸多成功案例。ModelArts自动学习将不断提升模型的准确度和运行速度,扩充定制类型,包括文本分类、行为识别等场景模型的定制化开发。

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  而在斯坦福大学发布DAWNBenchmark最新成绩中,在图像识别(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的总训练时间上,华为云ModelArts排名第一,仅需4分钟。

  在这个汇聚谷歌、亚马逊AWS、fast.ai等高水平队伍的国际权威深度学习模型基准平台上,华为云ModelArts第一次参加国际排名,便实现了低成本、快速又极致的AI开发体验,其海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成以及端-边-云模型按需部署能力,更是体现了当前中国业界深度学习平台的领先性。

  因此,一站式AI开发平台ModelArts绝不是某些领域的应用,而是接近于都市日常工作、生活的必备“技能”。

  不管是使用者、开发者还是华为云ModelArts的“消费者”,都应该关注一下。

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  在“杭州·选择不凡华为云城市峰会2019”上,华为云展示了最新产品和解决方案、以及在多个行业的应用落地。聚焦“互联网、新金融、软件开发”三大方向,顺应数字技术推动产业变革和经济发展的趋势。如此之多企业的转型成功,离不开华为不凡的技术。正如这次峰会的主题“选择不凡”,华为云将赋予各行各业数字化转型动能,助力企业实现不平凡发展。

[ 责编:杨亚楠 ]
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