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旷视自研算法平台Brain++获世界互联网领先科技成

深度进修要想从高校钻研走向工业界,必要一整套探索构建算法架构、实现模型谋略的对象和平台,就像谷歌的TensorFlow,或者是PyTorch架构一样。

与应用上述开源架构的公司不合,海内人工智能公司旷视科技(下称“旷视”)走的是一条自立研发的蹊径。其主打深度算法Brain++进修框架,被业界觉得是举世为数不多拥有自立研发的深度进修框架。

10月21日,旷视自立研发的人工智能算法平台Brain++,在乌镇天下互联网大年夜会上荣获“天下互联网领先科技成果”。

天下互联网领先科技成果宣布活动会现场

人工智能算法从研发到支配是一套宏大年夜的系统工程,今朝业界普遍把深度进修框架作为算法开拓对象,然则进修和应用资源高,难以规模化。究其缘故原由,在于只有深度进修框架是不敷的,必要打通从数据到算力再到框架的端到端办理规划。换句话说,人工智能期间亟需一个满意财产需求的操作系统。

“为了办理这个问题, 2014年我们开始研发Brain++,它是一套端到真个AI算法平台,目标是让研发职员得到从数据到算法财产化的一揽子技巧能力,不用重复造轮子也可以推进AI快速落地。我们的Brain++还引入了AutoML技巧,可以让算法来练习算法,让AI来创造AI。” 旷视联合开创人兼CTO唐文斌在当天的大年夜会上表示。

旷视联合开创人兼CTO唐文斌先容旷视人工智能算平台Brain++

详细来说,Brain++是由旷视自立研发的端到端人工智能算法平台,具备大年夜规模算法研发能力。

其核心的深度进修框架具备独特的练习和推理一体化技巧架构,同时集成了自念头器进修(AutoML)技巧,可实现算法练习和模型支配的高效流程化,和深度神经收集模型设计自动化,在削减职员介入而不就义练习质量的前提下,大年夜幅前进算法临盆效率。

旷视Brain++架构图

针对框架、算力和数据三个核心要素,旷视Brain++在总体架构上分为三部分,包括深度进修框架MegEngine、深度进修云谋略平台MegCompute、以及数据治理平台MegData。

此中,针对视觉义务定制化优化。Brain++做出了定制化的优化,可以使处置惩罚图像与影像更高效。颠末优化的Brain++分外得当大年夜量图像及视频练习及完成繁杂的视觉义务,如图像分类、物体检测、物体场景瓜分、影像阐发等。

别的值得一提的是,Brain++引入的AutoML技巧。它将深度神经收集设计、参数调剂及设备适配等历程自动化,可显明低落人力资源并大年夜幅前进开拓效率,赞助AI企业构建出一条赓续自我改进、赓续变得加倍高效的半自动的算法研发产线。

据旷视先容,今朝,旷视全员应用Brain++来练习、支配算法,无需依附第三方开拓的深度进修框架。依托Brain++,旷视斩获22项举世AI角逐冠军。在行业落地方面,旷视已实现对小我物联网、城市物联网、供应链物联网三大年夜场景的赋能。

2011年景立的旷视科技,由3位卒业于清华大年夜学姚班的门生联手创立,寄托以人脸辨觉得核心的技巧和商业结构,最早以“Face++”的名字为外界熟知。今年8月26日,旷视科技向港交所提交的招股书,计划在喷鼻港上市将采纳同股不合权的架构。

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