IBM發(fā)布沃森數(shù)據(jù)平臺(tái):每個(gè)人都能從機(jī)器學(xué)習(xí)中受益

責(zé)任編輯:editor004

作者:清辰編譯

2016-10-26 12:02:27

摘自:鳳凰科技

北京時(shí)間10月26日消息,據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,IBM“沃森”項(xiàng)目的愿景就是向普通大眾賦予數(shù)據(jù)科學(xué)的力量?!薄 ∥稚瓟?shù)據(jù)平臺(tái)的核心部分是“沃森機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)”(Watson Machine Learning Service)——這項(xiàng)服務(wù)實(shí)施真正的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

  人工智能正成為當(dāng)下科技行業(yè)的熱門話題

北京時(shí)間10月26日消息,據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道,IBM“沃森”項(xiàng)目的愿景就是向普通大眾賦予數(shù)據(jù)科學(xué)的力量。今天,IBM推出了“沃森數(shù)據(jù)平臺(tái)”(Watson Data Platform),向這一目標(biāo)又邁進(jìn)了一步。

沃森數(shù)據(jù)平臺(tái)的理論其實(shí)很容易理解:大數(shù)據(jù)和先進(jìn)的分析技術(shù),以及機(jī)器學(xué)習(xí)等所有相關(guān)技術(shù),在提高效率和變革方面具有極大的潛力,因此,應(yīng)該讓每個(gè)人都能從這些技術(shù)中獲益,而不僅僅只是那些多年來在大學(xué)研究基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的專業(yè)人士。

大數(shù)據(jù)就是關(guān)于創(chuàng)意的理論,旨在讓人們借助于技術(shù)將這些創(chuàng)意變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。目前,各個(gè)公司都在爭(zhēng)相將這種技術(shù)帶給自己的員工,讓他們將偉大的創(chuàng)意和創(chuàng)造性解決方案變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。所以,類似“沃森數(shù)據(jù)平臺(tái)”這樣的新工具就是幫助實(shí)現(xiàn)這種夢(mèng)想。

實(shí)際上,IBM表示“沃森數(shù)據(jù)平臺(tái)”是第一個(gè)從零開始創(chuàng)建的支持機(jī)器學(xué)習(xí)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)——正如IBM分析產(chǎn)品與開發(fā)副總裁羅布·托馬斯(Rob Thomas)所說,這個(gè)平臺(tái)將完全“專注于人工智能”。

他在接受媒體采訪時(shí)表示:“你可以將所有數(shù)據(jù)放在一個(gè)地方,這些數(shù)據(jù)會(huì)立即進(jìn)行編錄和組織,準(zhǔn)備應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。我們專注于滿足所有人的需要,無論你是商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師,還是應(yīng)用開發(fā)者或數(shù)據(jù)科學(xué)家——它就是為了讓所有專業(yè)人士充分利用人工智能的力量,更為重要的是,將其應(yīng)用于一個(gè)協(xié)作性環(huán)境中。”

IBM之所以推出沃森數(shù)據(jù)中心,是因?yàn)樗_保數(shù)據(jù)可以在整個(gè)組織中得到有效利用。托馬斯說:“如果你考慮一下傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)部署方式,會(huì)發(fā)現(xiàn)它們?cè)诖蠖鄶?shù)組織內(nèi)部都過于復(fù)雜。目前雖然有大量不同的平臺(tái),但當(dāng)你轉(zhuǎn)向企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí),人工智能的確讓一切變得簡(jiǎn)單多了。通過讓許多人可以充分利用分析能力,它改變了事情的性質(zhì)。”

沃森數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心部分是“沃森機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)”(Watson Machine Learning Service)——這項(xiàng)服務(wù)實(shí)施真正的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

托馬斯以保險(xiǎn)公司為例,說明機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓企業(yè)客戶變得“更智能”。他說“大多數(shù)保險(xiǎn)公司都基于歷史數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)作出評(píng)估。我們可以讓他們基于每項(xiàng)政策和每個(gè)外部因素進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估——所有這些數(shù)據(jù)都會(huì)實(shí)時(shí)輸入模型之中。你可以根據(jù)流入的數(shù)據(jù)獲得不同的結(jié)果。這就是機(jī)器學(xué)習(xí)的精髓,也是我們可以讓他們?cè)诤诵募夹g(shù)方面所能做的事情。”

托馬斯表示,沃森機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)旨在讓人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)變得更容易獲取:“你甚至不懂機(jī)器學(xué)習(xí)都可以。你可以利用任意一種語言,在數(shù)據(jù)科學(xué)體驗(yàn)中打造一種統(tǒng)計(jì)模型,然后秘密開啟機(jī)器學(xué)習(xí)過程——我們可以讓人們從事機(jī)器學(xué)習(xí),即便他們不清楚自己在干什么。我們認(rèn)為這可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)這門知識(shí)走向大眾。”

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