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全球人工智能“十项全能”总决赛,浪潮进前三?

开发者 https://www.devze.com 2023-02-01 16:55 出处:网络 作者:如何学运维
4月17日,世界人工智能顶级组织、神经信息处理系统大会(NeurIPS)召开的自动深度学习决赛发表了最终成绩,浪潮队以优秀成绩排名世界第三。

4月17日,世界人工智能顶级组织、神经信息处理系统大会(NeurIPS)召开的自动深度学习决赛发表了最终成绩,浪潮队以优秀成绩排名世界第三。

神经信息处理系统大会召开的自动深度学习系列比赛是世界人工智能领域的顶级比赛,以难易度高、比赛新、比赛长而闻名,每年的比赛是世界顶级科研机构在人工智能领域的华山论剑。比赛持续了4个月,Google、微软、卡内基梅隆大学、清华大学等世界着名的科学研究机构和顶尖的人工智能科学技术公开发者_StackOverflow司参加了。

历史上最困难的是人工智能的十项全能

自动深入学习,相当于能够自己学习生产人工智能的超人工智能,从各种类型的数据中自动学习生产强大的人工智能。这次自动深度学习决赛是历史上最难的比赛,比赛是各参赛队的十项全能。比赛的难点是,每个参加者都需要设计采用深入学习技术的人工智能系统,处理图像、视频、语音、文本、表格等5个任务共计10种不同类别的数据集,每个任务的识别规则差异很大,这就像参加者训练可以看、可以听、可以说的全能人工智能模型一样,系统的数据处理能力、模型的制作能力、模型的精度优化提出了很大的挑战。

通常完成数据集任务的深度学习建模开发调整需要专业的人工智能算法技术人员一周左右的工作量,如果再次开发几十种不同的算法模型,需要3~6个月的时间。本次比赛要求参加队使用深度学习系统自动处理10个不同领域的数据集,整个数据处理、建模、参数优化过程都是算法自动完成的,20分钟内算法精度接近人工智能专家7天的人工调整精度。这与以百米冲刺的速度完成铁人三项不同。

全自动深度学习模型生产方式,效率提高万倍

浪潮对本次挑战赛开发了自动深度学习解决方案,全面优化了自动数据处理、自动模型构建、自动参数优化等核心组件。通过同一系统构建不同任务场景的全自动模型,同时模型优化过程由系统自动调整完成,大幅提高模型识别精度和算法优化效率。该方案的处理精度比基准值平均上升20%,数据读取效率平均上升22%,30分钟内生成千种算法模型,比专家手动制作模型,效率上升1万倍以上。

迄今为止,浪潮已经在自动机械学习、弱监督学习等世界顶级人工智能比赛中进入世界前三。取得这一系列竞赛成绩的是刚离开校门不久的哥哥姐姐,担任教练的博士是超级帅哥。在这次决赛的关键时刻,由于疫病,其中一个哥哥在张家口的乡下封锁了道路不能离开村子,克服了不利的局面取得了好成绩,引人注目。

目前,浪潮在竞赛中使用的核心技术已应用于浪潮的自动机器学习人工智能算法平台产品AutoMLSuite。在刚刚举行的IPF2020浪云数据中心合作伙伴大会上,浪潮提出智能计算中心是人工智能的新基础设施,浪潮为智能计算中心计算能力的生产、集约、调度、释放四个作业环节持续创新提供领先产品。这种领先的产品技术能力也是中国产业AI化进程的核心驱动力。

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