實現AI一週落地新創杰倫智能重新定義AutoML | 可愛寵物網
2021年3月10日—杰倫智能創辦人暨總經理黃建豪觀察到,隨著AI技術越來越成熟,未來智慧製造的決勝關鍵其實不是AI,而是在於誰的題目多?誰可以在最短時間 ...
杰倫智能團隊,左為創辦人暨總經理黃建豪。廖家宜
隨著AI已經在各產業中落地,未來企業在AI時代競逐的決勝關鍵不是技術,而是看誰可以找出最多題目,那麼這就關乎到誰最能了解場景與需求。專注於AutoML領域的台灣AI新創杰倫智能的目標就是鎖定在此,他們以AutoML技術為核心,打造開箱即用的自動化機器學習平台,未來平台就是虛擬資料科學家,而客戶只要專注於想解決的問題,把資料擺上去,一周內就能實現AI落地。
IBM在2019年初的一份報告中指出,一家企業光是優化、管理機器學習模型,就需要1~6名資料科學家。而AutoML的出現取代資料科學家將近50%的工作內容,得以緩解資料科學家短缺的情形,但市場的需求卻遠不止於此。在杰倫智能的主要客戶中,只有四成是資料科學家,而其他六成則是「使用者」製造業。
為何將目標鎖定在「使用者」而不是資料科學家?杰倫智能創辦人暨總經理黃建豪觀察到,隨著AI技術越來越成熟,未來智慧製造的決勝關鍵其實不是AI,而是在於誰的題目多?誰可以在最短時間內把AI題目找出來。那麼在之中扮演「Key Man」的角色就是User,「只有業者自己最了解怎麼使用AI。」黃建豪說。
1週POC快速驗證AI可能性
因此如何讓最懂製造場景與需求的人來使用AI,就成了最關鍵的一環。但事實上要讓完全不懂AI的製造業者自己開發AI模型是一件相當大的挑戰。為了降低製造業進入AI的技術門檻,杰倫智能以AutoML技術為核心開發一項名為「ProfetAI」的自動化機器學習引擎,旨在將AI技術化繁為簡,讓企業在導入AI時,能夠透過已預先在平台中建置好的開發環境,利用「虛擬」的資料科學家來進行自動化的資料預處理、模型訓練/建立或驗證模型等任務,由於無須自行程式開發,因此企業即使沒有完善的資料科學家團隊,也能自主完成AI專案,並快速部署到場域中,而企業也能更專注於AI在場域中的應用。
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