零基础玩转AI,华为云ModelArts让未来生活触手可及

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随着人工智能(AI)在行业中继续快速运行,神奇的人工智能技术已广泛应用于各个行业,越来越多的行业开始赶上智能升级。但繁琐复杂的人工智能开发过程阻碍了许多传统人工智能的发展。

因此,人工智能在日常工作和生活中的受欢迎程度远离我们吗?接下来,我们来看看小王的同学如何使用人工智能和云技术来升级他们的怪物。也许,你的“未来”工作,生活将是这样的。

但我要提到的第一件事是华为Cloud ModelArts

ModelArts是面向开发人员的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理和半自动注释,大规模分布式培训,自动化模型生成和端到端云模型按需部署功能,帮助用户快速创建并部署Model来管理全周期AI工作流程。

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让我们来看看这个模特艺术在我们日常生活中的神圣性。

拯救小王的数据,生命 ModelArts数据管理

刚工作完卡后,老板给小王丢失了10万张未贴标签的照片,并要求小王标记数据。

标记100,000张图像,看似简单的工作,实际上并不简单。

华为云EI深度学习服务团队的负责人也表示:“令人头疼的是数据收集和数据处理。这只占数据准备总开发时间的70%。”

为什么数据处理如此困难?为什么效率这么低?

包括小王在内的许多公司从交易数据,物联网传感器生成的海量数据,安全日志以及图像和语音数据中提取有效信息。这几乎是一种在大海捞针中找到针的方法。

因为这些是未标记的数据,实现人工智能的主要方法是机器学习。大多数应用都是监督学习,这需要大量标记样本来训练人工智能算法模型。

因此,AI算法不会抛出一堆数据来学习各种有用的知识,但后面有很多手动数据。

小王是劳动者之一。看似简单的工作每天都花费了大量的时间和精力。小王非常苦恼,开始反思自己。

首先,在输入关键字方面,互联网上有太多巨大的图片。很难用人力资源来识别它们。

第二,如果你真的面对这么多美丽的图画,你会情不自禁地做出一点点差异,而你却无法用两颗心和心灵来选择;

是不是小助手的生活如此难以忍受,甚至最基本的工作也无法完成?

小王不想放弃。

那么,您想尝试刚刚由公司推出的华为云模型实践

在数据管理方面,ModelArts首先对数据进行预处理,并使用AI的算法对数据进行标注,即自动注释和半自动注释。

然后,ModelArts可以对数据进行采样和过滤,预标记,并减少需要标记的数据量。

这大大减少了工作量。

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在华为云计算模型的帮助下,标记100,000张图像变得非常容易,甚至一百万张,并不那么复杂。

小王的无担保面包店 ModelArts模型培训和自动学习

多年来一直担任助理的小王终于对自己的现状感到不满,于是决定出去旅行。

依靠多年的努力,我还有一笔小额积蓄,借钱,并开设了几家连锁面包店。

然而,令人讨厌的是,与其他开支相比,她发现支付劳务的成本占相当大的支出比例。

害羞的小王在包里睡不着觉。

是否有可能实现无人值守的解决方案?

首先,从出纳员的人工成本节约开始,这个职位主要负责结算。换句话说,如果可以自动识别面包类型和数量,则可以实现无人值守的结算。

那么相应的衡量标准是什么?

首先,调用图像识别服务。虽然使用方便,但识别准确率低,面包类型不能准确区分,误差经常被识别,效率太低,客户经常抱怨动作太慢;

其次,定制模型可以提高识别的准确性。然而,对于大多数企业和个人来说,很难聘请专家来开发模型,而且周期很长且难以更新。然而,由于专业要求,很难实现自我发展。

嘿?然后尝试使用Huawei Cloud ModelArts?

ModelArts是一种低阈值,高度灵活,零代码的定制模型开发工具,适用于特定的AI应用程序,旨在让每个开发人员快速启动和运行。

另外,它最大的优点是可以自动学习,它真的是一颗小心脏。

以小王的面包店为例,识别面包的定制模型,只标注少量的店内面包照片,并通过自动学习界面指导和简单操作完成模型培训和部署。与传统的模型训练相比,自动学习训练中心需要的数据更少,训练更快。大多数型号的准确率超过80%。

通过自动学习,小王不需要专业的AI基础,不需要编写任何代码,并且可以通过简单的操作训练自己的定制模型。

因此,在技术应用成熟后,完全可以考虑节省劳动力成本和实现无人化结算。

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全国连锁小王牌面包店 ModelArts一键式部署

由于节省了劳动力成本,小王雄心勃勃,当然还在不断扩大。

但是,她必须面对的问题是,如果100%未实现结算,如何监督面包店的日常运作是否顺利进行?

既然您已经运行了AI技术,那么现在就看看整个AI行业,不仅仅是云,而且还有需要在边缘和末端部署的场景。

但是,在AI缩小的情况下,模型部署非常复杂,并且需要将代码集成到应用程序系统中,进行维护和更新。

例如,在智能交通领域,需要将更新的模型同时部署到不同规格和不同制造商的摄像机。这是一个非常耗时且费力的项目。

虽然小王的面包店连锁店并不像交通网络那么复杂,但它也涉及不同的地点,时间和其他细节。即使有监控,也不足以应对大规模扩张带来的问题。

然后.尝试使用Huawei Cloud ModelArts

对于智能交通领域等场景,模型的部署确实需要大量的覆盖范围和持续的时效性。 ModelArts可以将模型推送到所有边缘和终端设备。云上的部署还支持在线和批量推理,以满足大型并发和分布式等多种场景的需求。

换句话说,像小王或更大的开发人员这样的开发人员可以在ModelArts上获得一些高并发性,自动弹性的功能。

它可以根据用户制定的策略自动调整云服务器的计算资源,并根据用户业务需求的变化进行调整。

当服务需求减少时,云服务器会自动减少,从而节省资源和成本。当服务需求达到峰值时,会自动添加云服务器以确保平稳健康的运行。

总之,ModelArts部署到云端,端端和侧面,支持各种在线场景。

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小王的成功经验足以说明ModelArts在个人和企业使用方面的便利程度。

2019年华为云城峰会的主题是“选择罕见”。目的是探索如何通过“云+智能”实现城市和行业数字化转型,帮助企业实现非凡发展。促进城市和工业生态的演变,共同打造未来的智慧城市。但是,我们也看到了零基础实践的特点,并为个人工作带来了相当大的好处。

当然,华为Cloud ModelArts不仅仅是上面提到的功能,或者使用范围远不止于此。

在数据管理方面,ModelArts在自动驾驶领域有很多应用,包括人车模型,信号灯等。这些模型可以快速提高实时驾驶场景下的数据处理效率,实时处理。数据。

将来,ModelArts还将针对通用计算机的其他领域。

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1.在模型训练方面,自动模型的对象是图像分类,目标检测,预测分析和语音识别,可应用于工业,零售,安全等领域。

2.图像分类和目标检测:可应用于质量检测领域中的缺陷产品的自动检测,园区人员可穿戴设备的检查,合规项目的无人检查,以及自动识别和超市的定价。

3.预测分析:用户肖像分析,准确营销;自动设备预测性维护,基于设备实施的运行数据分析,早期故障识别,减少设备停机时间。

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4.语音识别:生产或安全场景的异常声音监控。

5.在自动学习方面,自动学习现已完成许多成功案例,如运输车辆识别,施工现场安全设备,设备安装和例行检查。 ModelArts自动学习将不断提高模型的准确性和速度,并扩展自定义类型,包括文本分类和行为识别等场景模型的自定义开发。

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在斯坦福大学发布的最新DAWNBenchmark测试结果中,华为云模型公司在图像识别的总培训时间(ResNet50-on-ImageNet,准确度超过93%)中排名第一,仅为4分钟。

在Google,Amazon AWS和fast.ai等高端团队的国际权威深度学习模型基准平台上,华为云模型首次参与国际排名,实现低成本,快速,终极的AI开发经验。大规模数据预处理和半自动注释,大规模分布式培训,自动化模型生成以及端到端云模型按需部署功能反映了当前中国学习平台的领先深度。

因此,一站式AI开发平台ModelArts绝不是某些领域的应用,而是一种接近城市日常工作和生活的必备“技能”。

无论是华为Cloud ModelArts的用户,开发者还是“消费者”,都应该注意它。

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在“杭州选择不寻常的华为云城峰会2019年”中,华为云展示了最新的产品和解决方案,以及多个行业的应用。重点关注“互联网,新金融,软件开发”三个方向,紧跟数字技术潮流,促进产业转型和经济发展。这么多企业的转型与华为的非凡技术密不可分。就像峰会主题“选择非凡”一样,华为云将为各行各业带来数字化转型动力,帮助企业实现非凡发展。