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    聚焦小樣本學習,「中科智云」獲數千萬元Pre-A輪融資

    本文作者: 高秀松 2023-01-17 18:19
    導語:小樣本學習(FSL)和AutoML(自動機器學習)逐漸成為新的算法生產模式。

    雷峰網(公眾號:雷峰網)獲悉:聚焦小樣本學習的人工智能公司「中科智云」近日獲數千萬元Pre-A輪融資,由浙商創投旗下管理的國家中小企業發展基金浙普(上海)基金領投,該輪融資將用于加強X-Brain AIoT技術研發,及AI平臺迭代升級。

    中科智云成立于2018年,公司團隊成員目前百余人,核心團隊來自中科院、牛津大學等院校,其中技術研發人員占比近70%。其主要業務是以自研X-Brain AI主動學習平臺為核心,融合小樣本學習框架、多源融合感知計算等技術,為行業提供AI 安全治理服務。

    當前,以深度學習為核心的AI,為了避免發生過擬合或欠擬合的情況,需要使用大量數據來進行模型訓練,從而使模型達到更好的擬合優度,解決場景問題。但這一路徑在面臨碎片化場景時,由于數據較少,訓練效果也較差,很難落地。

    為此,小樣本學習(FSL)和AutoML(自動機器學習)逐漸成為新的算法生產模式。

    與傳統機器學習相比,小樣本學習的優勢在于,直接通過較少的數據量或樣本,來訓練算法模型。AutoML則可以從特征工程、模型構建、超參選擇,優化方法四方面實現自動化,既減少了算法生產成本,又提高效率,并且降低了算法生產門檻。

    在接受雷峰網采訪時,中科智云CEO魏宏峰表示,小樣本是低成本的基礎,因為樣本量小,訓練模型不需要高算力硬件設備。但在一些場景中,小樣本訓練出來的精度,在初期很難達到商用水平。因此可以通過AutoML來縮短從初期模型到商用這個過程。

    中科智云推出的X-Brain 平臺,其核心是一套主動學習算法框架,應用自研的主動學習(Active Learning)技術,改變了監督學習的被動接受人工標注樣本的模式。

    該平臺可通過AI主動判斷樣本是否需要算法工程師的參與,通過只讓算法工程師參與部分困難樣本的確認,形成人在回路(Human-in-the-Loop)模式,主動訓練模型,形成模型自動迭代,從而解決算法生產落地成本高的問題。

    截至目前,X-Brain AI平臺已經在工業、建造、電力等行業應用。

    魏宏峰認為,小樣本學習和AutoML從技術上解決算法生產難題,但如何讓技術更好地服務于企業,解決實際場景問題,就需要把具體場景痛點拆解之后,融入到整個算法生產過程中,從業務和問題定義開始,到模型調優,最后到算法交付,都要讓懂業務的人參與。雷峰網雷峰網

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