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2022年5月27日下午，由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所（以下简称“中国信通院云大所”）和AI工程化推进委员会主办，高效运维社区协办的“AI工程化论坛：自动机器学习（AutoML）专题沙龙”成功召开。来自互联网、金融、电信、制造等多个行业的近千位专家参与了本次沙龙。沙龙邀请了来自共达地创新技术（深圳）有限公司的产品总监刘荣杰围绕基于AutoML技术的全流程自动化AI训练平台进行了分享。
当前AI训练平台的行业痛点包括人员不可控、成本不可控、调参不可控、精度不可控和部署不可控。共达地公司致力于通过平台解决这些核心痛点，对于数据标注工作量大的问题，一方面和国内领先的数据厂商建立深度的生态合作，另一方面在数据处理和模型训练阶段加入前沿算法，实现小样本数据高算法性能的效果；对于落地门槛最高的AI训练部分，通过平台自有的核心AutoML技术完成从预处理、模型结构设计到训练调参的整个环节，实现零代码定制化高精度模型的效果；在AutoML构建模型和训练的过程中，同时完成了模型算子匹配、模型压缩和裁剪量化等工作，使平台训练的模型可以一键下发至终端设备，大幅提升了在芯片端的利用率。
接下来针对平台的每个功能模块，详细展开说明它们的特点和价值。AI模型是由数据训练得到的，数据的质量对模型的效果有重要影响。在数据专家模块，平台通过总结AI视觉中数据的常见特性，全方位多维度的分析数据特点，从而在后续的数据预处理、模型结构设计及调参优化过程中，为算法提供指导性意见。
自动化调参训练模块主要是通过合理的自动化调参策略算法，使用户不再需要关注具体的每个参数，简化调参流程。同时在模型应用落地之前，AI自动化训练平台也支持对算法模型的效果进行多维度的评估，包括各种细致的量化指标分析，直观的可视化结果及横向的对比差异分析等。
在一些比较经典的数据集上，共达地通过自有的AutoML算法生产得到的模型精度都有较明显的优势。尤其在鸟类识别、销钉缺陷检测等用户案例场景，使用自动方案设计，精度和运行速度能够匹配或超越顶级人工智能专家水准。
在实际使用场景中部署了算法之后，平台通过数据回流和自动化的数据处理流程和高效可控的模型迭代能力，再结合一键下发能力，使得算法在具体场景下的持续迭代变得更加智能和高效。同时在这样的闭环效应下，让更多碎片化算法在初期数据量不大的情况下，也能够在各种具体场景下落地并产生实际价值，这是AutoML在实际场景落地中一个非常重要的关键优势。
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