慧安小課堂 | 靈境



在之前的文章中,我們已經介紹過了人工智能的基本概念和算法開發(fā)的大致流程。當今,我們通常使用深度學習來開發(fā)人工智能算法和應用。
深度學習(DL)是目前最為流行的一種AI技術,深度學習的靈感來自大腦的結構和功能,即許多神經元的互連。它是一種基于神經網絡的機器學習(ML)方法,通過多層神經網絡對數據進行學習和處理,從而實現對數據的分類、識別和預測等任務。
深度學習按照應用,可以分為三大類算法:
1.卷積神經網絡(簡稱CNN)
CNN可應用在圖像分類(image classification)、目標檢測(object detection)及語義分割(semantic segmentation)等。
2.循環(huán)神經網絡(簡稱RNN)
不同于CNN,RNN網絡本身具有記憶能力,可學習具有前后相關的數據類型,可用與進行語言翻譯或文本翻譯等。
3.生成對抗網絡(簡稱GAN)
GAN是強化學習的一種,主要是通過兩個神經網絡相互博弈的方式進行學習,常用于圖像重構、游戲開發(fā)、虛擬圖像生成、以及智能聊天算法開發(fā)。
靈境-慧安蜂巢算法中臺
深度學習對硬件環(huán)境的依賴很高,對于開發(fā)者有較高的門檻,深度學習計算框架的出現,屏蔽了大量硬件環(huán)境層面的開發(fā)代價,使研究者和開發(fā)人員可以專注于算法的實現,快速迭代。目前,深度學習框架有很多種,比如Pytorch、TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle、Maxnet等。
盡管深度學習框架極大了提升了AI算法開發(fā)效率,但是對于一些初學者和中小企業(yè)來說學習成本高,AI算法開發(fā)依然有一定的難度,需要進行大量的工作,耗費大量的人力成本。如下圖所示,開發(fā)一套AI算法需要下面的流程。
為了解決這一問題,慧安股份打造了靈境慧安蜂巢算法中臺,全面支持數據集管理、算法開發(fā)、模型訓練、在線部署等算法全生命周期工作。
數據集管理
創(chuàng)建數據集:根據需求上傳自己的數據集,支持圖像、視頻、文本、音頻等類型的數據集。
標注數據集:可以手動標注,也可以使用預置的目標檢測、圖像分類、圖像分割等算法自動對數據集進行自動標注。
算法開發(fā)與管理
用戶可以使用在線交互式筆記本自主開發(fā)深度學習算法,也可以使用靈境預置的算法進行訓練。
模型訓練與管理
完成數據集標注與算法開發(fā)后,可以使用算法創(chuàng)建訓練任務。靈境支持使用PyTorch、TensorFlow等多種框架訓練,同時支持多CPU與GPU并行訓練。
訓練完成后,算法模型會保存在模型列表中。靈境也預置了多種場景下的常用模型,包括安全帽安全服檢測識別、明廚亮灶相關算法、垃圾檢測分類、抽煙檢測、手機使用檢測、快遞號識別、人臉識別、車輛檢測、煙火檢測、人員非法聚集檢測、文本分類、語音識別等模型。
這些預訓練模型可以開箱即用,用戶能夠直接使用預訓練模型進行業(yè)務部署。也可以基于預訓練模型+自有數據集進行進一步訓練,獲得更加精準、符合用戶場景的模型。
模型部署-在線服務
靈境支持將算法和模型部署為在線服務,可以將自己的算法和模型在線部署到靈境慧安蜂巢算法中臺,可以提供模型在線推理預測。
總結
整體來說,我們的靈境慧安蜂巢算法中臺有兩大特色功能。
1.零門檻AI開發(fā)和使用
(1)靈境慧安蜂巢算法中臺預置多種場景和行業(yè)需要的AI算法模型,包含通用目標檢測,圖像分類等,也包含行業(yè)專用的如安全帽、安全服檢測,加油站煙火檢測等。用戶可以直接選擇需求模型,做推理和部署,解決自己業(yè)務問題。
(2)對于一些平臺上沒有的專業(yè)模型,用戶也能輕松開發(fā)。靈境慧安蜂巢算法中臺提供了自動比標注和自動機器學習服務,用戶只需要輸入需要訓練的數據,靈境平臺即可幫助完成整個算法開發(fā)過程,極大提升AI算法開發(fā)效率,節(jié)省成本。
2.為AI工程師提高開發(fā)效率
(1)靈境慧安蜂巢算法中臺提供強大的GPU算力,內置多種深度學習開發(fā)環(huán)境,用戶可靈活選擇需要的環(huán)境,節(jié)省環(huán)境配置時間。
(2)在線標注:提供多人協(xié)作標注和自動標注功能。
(3)靈境還提供了在線算法開發(fā)工具Jupyter Notebook,供用戶在線協(xié)同開發(fā)使用。
(4)提供多種公共數據集和預訓練模型,用戶可以用極少的數據,訓練出適合自己的專業(yè)AI算法模型。
靈境慧安蜂巢算法中臺為人工智能的開發(fā)提供更強有力的支撐,提供AI算法開發(fā)從數據標注到模型部署的一站式全流程服務。
來源 | 研發(fā)中心/技術創(chuàng)新與規(guī)劃科技部
審核 | 市場部