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小白也可以快速成为算法工程师(算法场景训练识别工程师)

落叶飘零 2024-07-24 00:52:58 0

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能打败AI的或许只有AI了。
当人类还在惊叹AI的高效之时,成为一名AI算法工程师已经不再是件高深莫测的事情。

9月1日,界面在WAIC(世界人工智能大会)现场发现,一家名为共达地的AI公司推出的“GDDi自动化AI训练平台3.0”让小白也可以完成一名算法工程师的工作,从0到1训练出自己所需要的AI算法。

小白也可以快速成为算法工程师(算法场景训练识别工程师) 软件开发
(图片来自网络侵删)

以训练一套视觉算法为例,通常需要历经数据集搜集、清洗、标注;模型选择、训练调优、部署多个环节。
一个成熟的算法生产通常需要耗费一支大约15人算法团队数月时间。

而利用GDDi自动化AI训练平台3.0,普通用户只需要在定义场景需求后,在平台通过上传数据、选择芯片以及一键部署三个步骤,即可训练一套适配业务需求的算法。
在这个过程中,原本依赖专业算法工程师的数据评估、模型搭建、超参调优、Loss函数与Head等“黑盒”工作,都将由GDDi3.0自动完成。

这大大提高了算法生产的效率。
据现场工作人员介绍,利用GDDi3.0平台,两名产品经理在2个月的“业余”工作时间内,完成了近百个长尾场景算法的训练,且训练精度均达到行业交付标准。
同样的工作量,在传统人工智能公司,需要一支专业算法工程师团队数年时间。

当前计算机视觉领域90%的市场增长来源于人脸识别、非机动车识别、OCR识别这三大领域。
而共达地主要瞄准的是物联网长尾、碎片的场景需求。
AI在工业场景落地的过程中,由于场景过于碎片化导致对AI算法的需求量暴增,这与AI算法高成本的实际情况相冲突。

工作人员称,当下共达地所对接的需求已经远非人脸、车牌这类传统型业务,而是安全帽的识别、反光衣的识别、火焰烟雾的识别等渗透到各类细微场景的需求。
且以上场景的需求还能再细分,以火焰识别为例,森林大火和加油站的烟头识别是两种完全不同的算法,场景的光照明暗,物体在摄像机里的尺寸大小,都会影响算法模型的构建。

在算法生产中降本增效成为一个解法。
现场工作人员表示,GDDi3.0平台目前支持99%计算机视觉场景,通过GDDi3.0训练出来的算法平均精度超过92%,表现优于人类算法工程师,通过GDDi3.0可使解决方案整体成本降低90%。

当前,该平台已在智慧城市、智慧能源、智慧仓储、智慧网点、智慧社区等多场景落地,拥有平安、软通智慧、千视通、南方电网等数十家客户。

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