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近日(ri)，2023全球人工智(zhi)能(neng)產(chan)(chan)品(pin)應用博(bo)(bo)覽會(hui)在金雞湖畔(pan)拉開帷幕。2023全球智(zhi)博(bo)(bo)會(hui)以“萬物賦蘇 智(zhi)匯圓(yuan)融(rong)”為(wei)(wei)主題，聚焦工業(ye)視覺、工業(ye)軟件、智(zhi)能(neng)網聯、生物計算、算力網絡、元宇宙等熱門領域(yu)，吸(xi)引200余位頂級專家(jia)、行業(ye)精英共話發展(zhan)，同(tong)時集中展(zhan)示一批(pi)新技術、新產(chan)(chan)品(pin)、新成果。作(zuo)為(wei)(wei)華為(wei)(wei)合作(zuo)伙伴，易道博(bo)(bo)識攜旗下一站(zhan)式機器學習訓(xun)練平臺(tai)“賽博(bo)(bo)智(zhi)能(neng)學習平臺(tai)”，亮(liang)相華為(wei)(wei)昇騰(teng)展(zhan)廳，帶來(lai)AI+金融(rong)解決方(fang)案(an)。
賽博智能學習平(ping)臺(tai)是易道(dao)博識(shi)自(zi)主研發的一站式機器學習訓(xun)(xun)練平(ping)臺(tai)，提供文字識(shi)別(bie)、文檔處理(li)、圖像處理(li)、自(zi)然(ran)語(yu)言處理(li)領域數(shu)(shu)據(ju)驅動模(mo)(mo)型應用高效解(jie)決方案。用戶可利用平(ping)臺(tai)自(zi)主完成數(shu)(shu)據(ju)管理(li)、數(shu)(shu)據(ju)標注、模(mo)(mo)型訓(xun)(xun)練、模(mo)(mo)型評(ping)估(gu)、模(mo)(mo)型部署、模(mo)(mo)型管控全流(liu)程工作。
產品組成上，賽博(bo)智能(neng)學(xue)習(xi)平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)由管理中心(xin)、數據標注平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)、深(shen)度學(xue)習(xi)訓(xun)練平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)和深(shen)度學(xue)習(xi)推理平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)幾(ji)個子平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)組成，各子平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)依次承擔平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)管理、數據管理與標注、模型(xing)訓(xun)練和模型(xing)服務的功能(neng)，各個子平(ping)(ping)(ping)臺(tai)(tai)之(zhi)間相互(hu)獨立又有(you)效配(pei)合，形成一個有(you)機整(zheng)體，從(cong)而有(you)效支撐數據驅(qu)動(dong)模型(xing)應用的整(zheng)體功能(neng)。
算法優勢：預置多領域算法和第三方算法擴展
賽博智能學習平臺預置了文字識別、文檔處理、圖像處理、自然語言處理等多領域算法，同時通過模型定義，可擴展第三方算法，有效輔助客戶進行模型的快速訓練。
數據平臺優勢：數據閉環、輔助標注、樣本自動擴充
賽博智能學習平臺打造了數據驅動模型應用的閉環。推理平臺支持對于自身所產生的生產數據根據不同的條件進行自動采集的功能，采集后的數據可以方便地導入標注平臺，形成數據集，并支持進一步的數據處理與標注。標注完成的數據集可以用于模型的訓練調優，從而得到性能更佳的模型，用于更新推理平臺生產模型，從而形成一個完整的數據閉環。
模型訓練優勢：分布式和彈性訓練框架、訓練資源池管理
通過分布式訓(xun)練(lian)(lian)與(yu)多框架支持，訓(xun)練(lian)(lian)平(ping)臺(tai)可(ke)以最大化利用計算資源，加速(su)模(mo)型訓(xun)練(lian)(lian)。同時，利用自動(dong)超參搜(sou)索(suo)等(deng)技術(shu)，訓(xun)練(lian)(lian)平(ping)臺(tai)可(ke)以自動(dong)搜(sou)索(suo)到最佳性能的(de)模(mo)型。訓(xun)練(lian)(lian)平(ping)臺(tai)通過自身對于訓(xun)練(lian)(lian)資源池的(de)集中(zhong)管理與(yu)分配，以及與(yu)管理平(ping)臺(tai)的(de)無縫(feng)對接，可(ke)以方(fang)便地實現訓(xun)練(lian)(lian)基礎設施的(de)管理，從而減輕用戶的(de)管理維護工作。
模型部署優勢：可視化模型編排、模型和API灰度測試升級、API代碼補丁
通過可視化頁面操作，可將訓練生成的最優模型一鍵部署到推理平臺，實現模型的快速應用。可滿足多領域、多種模型識別流程的現場靈活定制工作。同時，通過灰度測試，確保模型和API升級功能和精度得到充分驗證，確保升級過程生產業務不中斷。
除此之外，賽博智能學習平臺還可以一鍵生成API應用。針對結構化提取API結果，通過現場定制和應用代碼補丁進行優化，成功解決深度學習模型“最后一公里”問題。
目前，賽博(bo)(bo)智能(neng)學習(xi)平臺已在中(zhong)(zhong)國(guo)銀行、浦發(fa)銀行、廈(sha)門(men)國(guo)際銀行、中(zhong)(zhong)國(guo)人(ren)壽、中(zhong)(zhong)國(guo)人(ren)保(bao)、國(guo)能(neng)集團等多家機(ji)構部署。易道博(bo)(bo)識也(ye)將持續提升技(ji)(ji)術服(fu)務(wu)能(neng)力(li)水(shui)平，基于(yu)大模型等前沿(yan)技(ji)(ji)術，通過對企(qi)業數據的自動學習(xi)，為客戶提供更(geng)多場景(jing)化(hua)AI能(neng)力(li)，在滿足客戶數據安全的前提下，為企(qi)業業務(wu)場景(jing)賦能(neng)。
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