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如何跳出大数据视角规划一个标准的人工智能平台?就这么简单!

如何跳出大数据视角规划一个标准的人工智能平台?就这么简单!
我们在写文章的时候,通常需要通过一个总-分-总的结构去构思,这样的方法形成的文章是有体系的、有内容的且逻辑通畅。同样我们在写方案PPT的时候以可以照猫画虎,这样的材料总会让人感觉既有内涵有充实饱满。

说起人工智能,很多专家学者对其的理解一套一套的,有些关注AI的行业应用和未来前景、有些专注于内部算法和模型、还有些研究AI的外围周边配套……无论哪个领域都是行业大拿。另外在展现自己思路的过程中,一定要先说清楚整体的体系结构,这样接下来才能由粗到细、由浅入深的剖析其内部。基于此,我们还必须说出与传统大数据平台之间的关系,于是画了这样一页图,希望能尽可能的清晰勾勒出人工智能平台的体系结构。


绿色区域中分别将人工智能平台区分为:系统层、能力层和接入层。

系统层:主要是底层系统的能力区域,为AI提供基础设施、存储计算能力和云化环境;

能力层:主要包括AI能力服务平台和AI深度分析平台,是AI的核心能力输出;

接入层:主要包括各类AI开放接口,如能力级API、模型级API和样本数据回收API等等;

蓝色区域则体现了企业现有的大数据系统/大数据平台,他能体现出它与人工智能平台之间的关系。这个大数据系统可能是开源Hadoop,也可能是商用级产品,再或者又是混搭架构的技术栈,包括常规的存储能力、计算能力、统计分析能力、数据可视化能力等等,但请记住它只是个大数据系统。

所以我们能看出:

  • 人工智能平台主要包括AI能力服务平台和AI深度分析平台,同时整个平台与当前大数据系统紧密联系;
  • 底层交互数据可直接用于深度学习及模型训练,同时海量数据集可输送到大数据平台,进一步挖掘更多信息后,再反馈给人工智能平台,提高服务质量。
AI能力服务平台:负责输出核心的语音、语义、视觉能力服务,提供统一的API接口和多平台SDK,方便快速集成使用;

AI深度分析平台:负责深度学习等模型训练,为AI能力平台提供具有高识别效果、高效率底层模型;

深度学习平台和AI能力平台的关系:深度学习平台通过不断优化模型,使AI能力平台可以提供更加优质的服务;而AI能力平台搜集到的海量数据又为深度学习平台提供更多训练样本,二者之间可闭环迭代演进;

说到这里是否能与您形成共鸣?人工智能不仅仅是数学问题、并不一定是机器学习理论、也并仅仅是一堆技术的堆砌,而可以用一页清晰直观的图去勾勒体系,阐述能力。虽然或许有些粗糙,但值得挖掘推敲。


分析世界讲方案,为您带来精彩的一页;

——专注原创,字字朴实。感谢阅读、感谢共鸣。



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