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2024-11-09点击量：397
本文摘要：根据亿欧报告表明，2018年全年，近90%的人工智能公司正处于亏损状态，而10%赚的企业基本是技术提供商。根据亿欧报告表明，2018年全年，近90%的人工智能公司正处于亏损状态，而10%赚的企业基本是技术提供商。从谈概念、谈技术，到拼成场景、抢走落地，创建在大数据基础之上的人工智能，仍面对数据本身带给的挑战。
数据混杂导致落地无以“我们常常提到大数据，但事实上我们并不需要那么多的数据，AI未来一个趋势是小数据兴起。”在GMIS2019全球数据智能峰会上，斯坦福大学教授、Landing.ai创始人、CEO吴恩达回应。一个明确的案例是工厂手机屏幕划痕检测。
目前不少是利用人眼来检测手机否不存在划痕，如果享有100万个划痕手机，AI可以十分高效的辨识手机划痕。但现实情况是没任何工厂不会有几百万有所不同划痕的手机，这个时候小样本自学（fewshotlearning），即利用较较少的数据得出结论某种程度精确结论的人工智能，将有助推展整个领域的发展。
小样本自学的迫切性更加在于落地过程面对的数据孤岛、数据隐私维护造成的数据混杂问题，让AI技术很难充分发挥价值。“和AI用作比赛必须上千万的图片训练有所不同，当AI了解行业我们看见数据往往是小数据和肥肉的数据，也就是没联通一起的数据，再行先进设备的AI技术也很难用上。”国际人工智能学会理事长、香港科技大学教授、微众银行首席人工智能官杨强说。今年5月，国家互联网信息办公室公布了《数据安全管理办法（印发稿）》，明确提出在中国境内利用网络积极开展数据、存储、传输、处置、用于等活动，以及数据安全的维护和监督管理意见。
杨强指出“中国版GDPR”将要来临，数据隐私在南北严苛化、全面化，这使得企业在实际应用于中可以用于的数据维度和范围并不大。数据隐私维护的趋严，为人工智能技术升级获取了契机。以保险行业利用AI展开个性化定价为事例，背后必须业务数据和用户互联网不道德数据融合，理想的状态是可以获得非常丰富的用户画像，与用户的ID高度给定，但实际情况迫使隐私、安全性、法规等原因，企业可以应用于的数据是十分受限的。
再行例如在小微企业贷款应用于方面，AI必须引进票据数据、资产数据、舆情数据等，但由于数据的混杂，实际应用于中不能用于一些政府的数据，例如央行的联合报报告，但这些报告不能覆盖面积将近10%的人群。这一问题在医疗领域更加显著，有所不同医院的医疗影像数据很难汇集到一起，构成大数据来训练一个医疗模型。
“小数据”兴起针对数据混杂带给的人工智能落地无以问题，杨强明确提出了联邦自学。所谓联邦自学，是多个数据方之间构成一个联盟，联合参予到全局建模的建设中，各方之间在维护数据隐私和模型参数基础上，仅有分享模型加密后的参数，让分享模型超过优于的效果。
据杨强讲解，联邦自学分成纵向联邦和横向联邦，纵向联邦是指企业各方数据维度完全相同、ID维度有所不同，更加多不存在于消费者应用于中；横向联邦是指企业各方数据的ID维度完全相同（样本重合）、数据维度有所不同，更加多不存在于B末端应用于。例如针对保险行业的个性化保险定价问题，一家互联网企业和一家保险企业展开数据合作，这种合作数据的ID重合度相当大，数据特征维度大大增加，使模型的个性化定价效果显著提高，为保险企业带给8倍覆盖率提高和1.5倍利润率提高。纵向联邦自学方面，在手机行业，通过在本地创建加密上载的小模型，服务器端看到内容却可以把模型汇集一起，展开云端模型的改版，新的标准化模型再行获释给手机，协助用户自动化展开图片标示。
这样既维护了用户隐私，也可以展开模型自学和改版。杨强指出联邦自学仅次于的优势是保证数据不出户，通过生态在有所不同行业挑选合作伙伴，用群体智能大大提高模型效果。
因此联邦自学一定是多方联合协作构成一个联盟，生态的建设十分最重要。面临AI落地无以、盈利无以问题，吴恩达则指出，在期望AI为企业带给红利之前，企业必须防止几个陷阱。首先AI技术不会影响很多企业做到业务的核心，所以自由选择项目是十分最重要的，自小的项目开始，可以创建好的基础，同时老大团队取得动能。
其次团队建设无法仅有依赖明星工程师，而是要创建一个完备的、跨学科、横跨职能的团队。同时不要期望AI马上产生起到，而是要多次尝试，对AI发展的报酬曲线展开合理支出。不要用于传统的流程评估人工智能项目，应当为AI项目团队成立适合的KPI和目标。“有关AI的应用于更加多了，但企业的AI转型并不是研发一个APP这么非常简单，不要确信AI解决问题所有的问题，也不要确信AI项目重复使用就顺利。
”吴恩达回应。
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