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    AI算法公司(ai算法公司哪個上市了)

    發(fā)布時間:2023-03-12 23:02:35     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 148        問大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于AI算法公司的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    AI算法公司(ai算法公司哪個上市了)

    一、數(shù)據(jù)標(biāo)注有發(fā)展前景嗎?

    目前人工智能商業(yè)化在算力、算法和技術(shù)方面基本達到階段性成熟,想要更加落地,解決行業(yè)具體痛點,需要大量經(jīng)過標(biāo)注處理的相關(guān)數(shù)據(jù)做算法訓(xùn)練支撐,可以說數(shù)據(jù)決定了AI的落地程度。目前,我國人工智能行業(yè)呈現(xiàn)良好的發(fā)展態(tài)勢,而作為強關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè),隨人工智能發(fā)展而迎來高速增長。

    數(shù)據(jù)決定了AI落地程度,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)是商業(yè)化過程中重要的一環(huán)

    人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層:基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中,基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ);技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心;應(yīng)用層是人工智能面向特定應(yīng)用場景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

    人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)指為AI算法訓(xùn)練及優(yōu)化提供的數(shù)據(jù)采集、清洗、信息抽取、標(biāo)注等服務(wù),以采集和標(biāo)注為主。其中,數(shù)據(jù)標(biāo)注為人工智能企業(yè)提供了大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù),供機器訓(xùn)練和學(xué)習(xí),保證了算法模型的有效性。

    AI公司和科技公司占主要份額,AI應(yīng)用三大階段對數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)產(chǎn)生差異化需求

    從需求方來看,AI數(shù)據(jù)標(biāo)注客戶分為AI公司、科技公司、科研機構(gòu)、行業(yè)企業(yè)四類。AI公司和科技公司占主要份額,AI公司更聚焦于視覺、語音等某一類型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù),而科技公司結(jié)合集團優(yōu)勢,向人工智能整體發(fā)力,不同部門會產(chǎn)生多類型數(shù)據(jù)需求,科研機構(gòu)需求占比較小。

    此外傳統(tǒng)意義上的行業(yè)企業(yè),如汽車廠商、手機品牌商、安防廠商等傳統(tǒng)企業(yè)圍繞自身業(yè)務(wù)進行技術(shù)拓展,也開始產(chǎn)生AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)需求,并且量級逐漸增大,未來將釋放更多市場空間。

    從不同階段的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)需求來看,企業(yè)應(yīng)用人工智能算法要經(jīng)歷研發(fā)、訓(xùn)練和落地三個階段,不同階段對于數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)也有差異化需求。

    研發(fā)需求是新算法研發(fā)拓展時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需求,一般量級較大,初期多采用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品訓(xùn)練,中后期則需要專業(yè)的數(shù)據(jù)定制采標(biāo)服務(wù);

    訓(xùn)練需求是通過標(biāo)注數(shù)據(jù)對已有算法的準(zhǔn)確率等能力進行優(yōu)化,是市場中的主要需求,以定制化服務(wù)為主,對算法的準(zhǔn)確性有較高要求;

    落地場景的業(yè)務(wù)需求中算法較為成熟,涉及的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注更貼合具體業(yè)務(wù),如飛機保養(yǎng)中的涂料識別數(shù)據(jù)等,對于標(biāo)注能力和供應(yīng)商主動提出優(yōu)化意見的服務(wù)意識有較強要求。

    人工智能規(guī)模近2000億,科技企業(yè)AI算法研發(fā)投入規(guī)模預(yù)計超370億元

    2017年7月,國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面,受益于國家政策的大力支持,以及資本和人才的驅(qū)動,我國人工智能行業(yè)的發(fā)展走在了世界前列。根據(jù)沙利文的統(tǒng)計預(yù)測,2020年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模約為1858.2億元。

    2019年中國科技企業(yè)技術(shù)研發(fā)投入約為4005億元,其中人工智能算法研發(fā)投入占比為9.3%,超370億元,且大部分投入來自互聯(lián)網(wǎng)科技公司。主要AI算法應(yīng)用領(lǐng)域——計算機視覺、語音識別/語音合成,以及自然語言處理占比分別為22.5%、2.3%和7.1%,三者中計算機視覺相關(guān)算法研發(fā)投入占比最大,這與視覺相關(guān)創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量、產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向呈正相關(guān)聯(lián)系,計算機視覺目前仍是中國最具代表性的AI應(yīng)用技術(shù)。

    人工智能推動數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,以圖像、語音類數(shù)據(jù)為主

    如前文所述,我國人工智能行業(yè)如火如荼地興起,落地化進程大大加速,應(yīng)用場景逐漸廣泛,數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)作為人工智能的上游基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)也在短短數(shù)年間迎來了爆發(fā)式的發(fā)展。根據(jù)iResearch數(shù)據(jù)顯示,到2019年,數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)市場規(guī)模為30.9億元,到2020年行業(yè)市場規(guī)模突破36億元,預(yù)計2025年市場規(guī)模將突破100億元,說明我國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)處于高速發(fā)展階段。

    按數(shù)據(jù)類型劃分,中國人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注市場以語音、圖像、NLP領(lǐng)域的標(biāo)注服務(wù)為主。從前文中人工智能算法研發(fā)投入來看,計算機視覺、語音識別/語音合成等為主要研發(fā)領(lǐng)域,因此對圖像類、語音類的數(shù)據(jù)標(biāo)注需求占據(jù)主要比重。2019年,圖像類、語音類、NLP類數(shù)據(jù)需求規(guī)模占比分別為49.7%、39.1%和11.2%。

    一線及新一線城市數(shù)據(jù)標(biāo)注需求旺盛,其中北京地區(qū)排名第一

    從數(shù)據(jù)標(biāo)注需求企業(yè)地區(qū)分布情況來看,截至2020年12月,北京、上海、成都、深圳、杭州為數(shù)據(jù)標(biāo)注企業(yè)分布TOP5城市,企業(yè)數(shù)量分別達到185家、84家、68家、63家、46家;其中北京、上海、成都、深圳企業(yè)數(shù)量均較2020年4月有所上升,杭州企業(yè)數(shù)量較2020年4月有所下降。

    分類型來看,大部分公司存在多種需求,如音頻標(biāo)注的不同語音,圖片標(biāo)注的不同方式等。在有數(shù)據(jù)標(biāo)注需求的公司中,北京地區(qū)遙遙領(lǐng)先,占全國需求的30%左右,隨后依次為上海、深圳、杭州、廣州。各個類型標(biāo)注在TOP城市中的占比情況如下:

    定制化需求成為主流,數(shù)據(jù)服務(wù)市場步入需求常態(tài)化

    監(jiān)督學(xué)習(xí)下的深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練十分依賴人工標(biāo)注數(shù)據(jù),近年來人工智能行業(yè)不斷優(yōu)化算法增加深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級,利用大量的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練提高算法精準(zhǔn)性,ImageNet開源的1400多萬張訓(xùn)練圖片和1000余種分類在其中起到重要作用,為了繼續(xù)提高精準(zhǔn)度,保持算法優(yōu)越性,市場中產(chǎn)生了大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)需求。

    時至今日,人工智能從業(yè)公司的算法模型經(jīng)過多年的打磨,基本達到階段性成熟,隨著AI行業(yè)商業(yè)化發(fā)展,更具有前瞻性的數(shù)據(jù)集產(chǎn)品和高定制化數(shù)據(jù)服務(wù)需求成為了主流。

    據(jù)了解,目前一個新研發(fā)的計算機視覺算法需要上萬張到數(shù)十萬張不等的標(biāo)注圖片訓(xùn)練,新功能的開發(fā)需要近萬張圖片訓(xùn)練,而定期優(yōu)化算法也有上千張圖片的需求,一個用于智慧城市的算法應(yīng)用,每年都有數(shù)十萬張圖片的穩(wěn)定需求;語音方面,頭部公司累計應(yīng)用的標(biāo)注數(shù)據(jù)集已達百萬小時以上,每年需求仍以20%-30%的增速上升。

    不僅如此,隨著1oT設(shè)備的普及,語音交互場景越來越豐富,每年都有更多的新增場景和新需求方出現(xiàn),對于標(biāo)注數(shù)據(jù)的需求也是逐步增長。結(jié)合市場來看,隨著AI商業(yè)化發(fā)展,AI數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)需求步入常態(tài)化,存量市場具有較為穩(wěn)定的需求源頭,而增量市場隨著應(yīng)用場景的豐富,以及新型算法的誕生,擁有更廣闊的想象空間。

    AI算法公司(ai算法公司哪個上市了)

    更多數(shù)據(jù)來請參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

    二、不同廠家ai算法為什么不能復(fù)用

    因為每個廠家的東西不一樣,而且東西都是個人公司的,沒有賣給其他公司,所以不能復(fù)用。

    1、想要復(fù)用就必須要夠買版權(quán)。

    2、ai簡稱人工智能。

    3、是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

    三、【硬核技術(shù)文】研發(fā)績效,AI算法的完美舞臺

    作者 | 胡豫隴

    清華大學(xué)博士后

    方云智能團隊核心成員,AI算法應(yīng)用專家

    方云創(chuàng)始團隊具有深厚技術(shù)研發(fā)和企業(yè)管理經(jīng)驗,依托長期行業(yè)積累和對數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的深刻理解,以數(shù)字化方式評價研發(fā)團隊,驅(qū)動企業(yè)精確度量研發(fā)組織及個人的工作效能,合理調(diào)配研發(fā)資源。幫助技術(shù)決策者精確測評研發(fā)組織績效(便于向上匯報、平級溝通)和個人績效(便于向下管理)?;仡?020年度,我們在數(shù)據(jù)分析方面,基于實際用戶數(shù)據(jù)做了大量嘗試,取得了顯著成效,并將研究成果轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用,深度提升了產(chǎn)品能力。

    (一)算法研究過程

    算法研究的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù),無論是基于數(shù)學(xué)和經(jīng)驗知識的建模分析,還是基于統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析,都需要依托數(shù)據(jù)來開展。

    算法研究的第一步 ,我們建 立了自主的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,并在這個指標(biāo)體系基礎(chǔ)上,開展后續(xù)的研究。 指標(biāo)體系由三級指標(biāo)組成,一級為最基礎(chǔ)元數(shù)據(jù),二級指標(biāo)由一級指標(biāo)計算得到、三級指標(biāo)由二級指標(biāo)和一級指標(biāo)計算得到。一般來說,高級指標(biāo)具有更高的信息密度,在進行信息表征時,也能夠?qū)崿F(xiàn)更加深度的信息傳達效果。但另一方面,數(shù)據(jù)分析時并不是選擇的高級指標(biāo)越多,越有效果。而是要根據(jù)具體場景和算法要求,選擇必要的各級指標(biāo),才能達到所需的分析效果。例如在kmeans算法中,低級別指標(biāo)反而具有更好的分類效果,而在SVM算法中,則需要高級別指標(biāo)。

    研究的第二步,Kmeans。 我們鑒于元數(shù)據(jù)收集較為完整,同時數(shù)據(jù)量不是很大的情況,結(jié)合sklearn的算法選擇引導(dǎo)圖,選擇了Kmeans算法對員工的行為數(shù)據(jù)進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類。

    在選擇了若干基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)的同時,我們引入RFM思想,將員工在指定周期內(nèi)的工作新鮮度(R)、工作頻次(F)和工作量(M)也作為聚類指標(biāo),一并用于算法聚類,取得了十分明顯的分類效果。這里的核心在于我們不僅通過基礎(chǔ)指標(biāo)評價了員工的工作結(jié)果數(shù)據(jù),還通過RFM方法評價了員工的工作過程數(shù)據(jù)。將這兩類數(shù)據(jù)相結(jié)合做出的聚類,能夠很好的對員工進行分類表征。分類結(jié)果的解讀可以直接根據(jù)指標(biāo)的含義進行解釋。

    研究第三步,SVM。 在聚類取得了較好的效果的基礎(chǔ)上,我們認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量是可靠的,這相當(dāng)于我們有了很好的客觀數(shù)據(jù)集,在此基礎(chǔ)上,我們提出由企業(yè)管理者對員工的表現(xiàn)進行打分,形成Label,這樣我們就得到了監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集,從而可以對員工行為進行監(jiān)督學(xué)習(xí)下的預(yù)測。這項工作我們進行了多種嘗試,并最終通過特征工程,選取了最為有效的15個指標(biāo),來作為員工行為的表征指標(biāo)。

    這里我們回顧一下研究的歷程,以作為以后研究的經(jīng)驗參考。SVM最初分析時,我們選擇了多于60個指標(biāo)進行監(jiān)督學(xué)習(xí),但是學(xué)習(xí)效果并不好,類別間的區(qū)分度很低,這主要是由于過多的指標(biāo)導(dǎo)致SVM算法無法清楚地尋找到類別間的界線。所以我們通過一些特征工程的方法,來進行降維。首先通過pearson相關(guān)度分析,我們將大量的指標(biāo)根據(jù)關(guān)聯(lián)度,分為了24類,每一類中的指標(biāo)都具有高度的相關(guān)性。因此可以在每一類指標(biāo)中選出一個最具代表性的指標(biāo)。這個選取過程由我們研究團隊根據(jù)實際情況,選擇了最具代表性的24個指標(biāo)。其次,24個指標(biāo)做SVM依然過多,我們用RFE算法來判斷哪些指標(biāo)對學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率影響最大,從而來選出最有效的那些指標(biāo)。RFE過程中,我們使用Lasso、Ridge、Logistic、RFClassifier、linerSVM這5種算法來作為篩選器,分別得到每一種算法下最有效的特征,進而,我們選取那些被更多算法視為“有效”的特征,例如任務(wù)平均完成時長,在5種篩選器種都被認(rèn)為有效,那么這個特征對于我們做監(jiān)督學(xué)習(xí),就是一個很好的特征。

    此外,特征篩選還應(yīng)考慮一個問題,那就是篩選器和分類器是否要具有相同的算法范式。例如,如果分類準(zhǔn)備用SVM,那么篩選器就業(yè)要選SVM類的。這樣才能保證篩選出來的特征,在對應(yīng)的分類算法下是最為有效的。

    研究第四步,數(shù)據(jù)分布擬合。 雖然在前三步研究中我們?nèi)〉昧艘欢ǖ某尚?,但通過仔細檢驗已有的數(shù)據(jù)我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)仍然存在兩方面問題,一是一些數(shù)據(jù)還是會存在漏填、錯填的問題,這屬于數(shù)據(jù)錯誤問題。二是在填報比較完整的數(shù)據(jù)中,存在一些極值數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)并不一定是錯誤數(shù)據(jù),也有可能是個別員工行為表現(xiàn)異常導(dǎo)致。無論是哪種情況導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異常(前提是已經(jīng)預(yù)處理過缺失值),我們都可以通過擬合數(shù)據(jù)的分布,來判斷數(shù)據(jù)的分布情況,并尋找那些離群點。

    在數(shù)據(jù)分布擬合研究中,我們通過對多種分布函數(shù)的嘗試,最終提出可通過正態(tài)分布、F分布、卡方分布、Gamma分布這四種常見的分布函數(shù)來擬合員工行為數(shù)據(jù)。以正態(tài)分布為例,如果我們擬合某個指標(biāo)符合正態(tài)分布,那么我們可以認(rèn)為左右兩側(cè)5%區(qū)間以內(nèi)的數(shù)據(jù)是常規(guī)行為,而兩側(cè)5%以外的數(shù)據(jù)是異常行為。并且通過進一步分析我們發(fā)現(xiàn),一側(cè)5%到千分之一之間的數(shù)據(jù),有時也屬于合理行為,而一側(cè)千分之一以外的數(shù)據(jù),才最有可能稱為異常行為。通過這樣的分析,我們就可以通過數(shù)據(jù)分布擬合的方式,來發(fā)現(xiàn)員工的異常行為數(shù)據(jù),并提出對應(yīng)的管理策略。

    此外,我們還曾提出在擬合時,要擬合顯著才能認(rèn)為數(shù)據(jù)符合某一分布。但如果這樣判斷,我們發(fā)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)并不滿足顯著的要求,但是數(shù)據(jù)確本身具有很強的實用信息,因此我們提出,不必以顯著為分析前提。而這其實也表明,數(shù)字化時代,要以更加符合實際的分析手段來分析數(shù)據(jù),指導(dǎo)業(yè)務(wù)。而不用拘泥于過于學(xué)術(shù)或刻板的分析標(biāo)準(zhǔn)。

    總結(jié)而言,在這四條主線研究思路下,我們對合作客戶的員工行為數(shù)據(jù)開展了特征工程、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分布擬合等一系列標(biāo)準(zhǔn)的算法研究。進而,結(jié)合實際應(yīng)用場景,將研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為了具體應(yīng)用。接下來總結(jié)一下所形成的具體應(yīng)用。

    (二)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化結(jié)果

    研究成果向產(chǎn)品轉(zhuǎn)化,是一個不斷積累,由量變引起質(zhì)變的過程。在最初的研究中,我們會在多個點上開展研究,但最終哪些研究成果能轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H應(yīng)用,是不確定的。而隨著研究的增多,能夠轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H產(chǎn)品功能的成果就會顯現(xiàn),這體現(xiàn)在三個層次。第一層次,一些好的研究點,一些對特定場景的解決方案,能夠轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H產(chǎn)品功能。第二層次,單個功能點看似沒有太大價值,但是當(dāng)出現(xiàn)某個典型功能點后,我們會意識到,其他看似無用的功能點,卻是對這個典型功能點的有效補充。第三層次,多個研究會呈現(xiàn)出一些共性,這些共性能夠轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品思路和產(chǎn)品模式,這是要比單點產(chǎn)品功能更具價值的地方。這樣的由研究向產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的思路,扎根實踐,又提煉總結(jié),是具有很好的參考意義的。

    我們在多個研究點探索后,不斷思考如何將研究點轉(zhuǎn)化為實用的功能,這既要結(jié)合客戶需求,也要結(jié)合我們自己對用戶痛點、產(chǎn)品功能的設(shè)計。2020年度的研究,我們始終在做的主線是員工行為畫像,無論是監(jiān)督學(xué)習(xí)還是非監(jiān)督學(xué)習(xí),都是為了選定一套合適的指標(biāo)和權(quán)重,來達成對員工的排名。在這個思路下,我們整合多種排名算法,最終提出:由用戶自主選擇排名模式。在不同的排名模式下,我們?yōu)橛脩籼峁┎煌乃惴ɑ蚺琶绞?,這就相當(dāng)于我們以后端智能化的方式,滿足了用戶在前端多樣化的需求。而這也正是數(shù)字化時代,產(chǎn)品以智能化方式,為用戶提供個性化功能的體現(xiàn)。具體而言,我們?yōu)橛脩籼峁┧姆N可選模式,來實現(xiàn)對員工排名。

    模式一、行業(yè)最佳實踐 ,以成熟用戶已有案例,制定一套指標(biāo)和相應(yīng)權(quán)重。用戶選取想要的案例類別,我們根據(jù)其實際數(shù)據(jù),計算相應(yīng)排名結(jié)果。這里打分模式有兩種,一是產(chǎn)品自定義給出,二是根據(jù)已有打分排名,用Kmeans確認(rèn)不同類別優(yōu)秀度,回歸樹反推指標(biāo)權(quán)重。

    模式二:AI聚類算法 ,系統(tǒng)對員工進行自然狀態(tài)進行三次或多次kmeans聚類,每次調(diào)整指標(biāo)種類和權(quán)重,然后由客戶選擇一種符合預(yù)期的聚類結(jié)果,那么客戶的選擇就對應(yīng)了指標(biāo)種類和權(quán)重。

    模式三:AI監(jiān)督學(xué)習(xí) ,對員工進行kmeans聚類,得到n個類別,客戶對n類按優(yōu)秀度進行排序打分,接下來,系統(tǒng)依據(jù)打分情況,通過RFE算法(Estimator選用決策樹回歸或決策樹分類),判斷不同指標(biāo)重要度。

    模式四:AI輔助定制(純手動) ,由用戶指定n個指標(biāo),并為n個指標(biāo)確定權(quán)重,系統(tǒng)對員工進行排名,可選擇算法有:加權(quán)求和、RandomForestRegressor、GradientBoostingRegressor。備注,后兩種具體實現(xiàn)方式是,根據(jù)加權(quán)求和打分得到y(tǒng),x就是輸入的加權(quán)指標(biāo)。然后訓(xùn)練得到模型。

    方云智能多種AI績效評價方法均已通過實踐驗證,并實現(xiàn)產(chǎn)品化。

    (三)   算法準(zhǔn)確率分析

    數(shù)據(jù)分析時結(jié)果一般需要有一定的準(zhǔn)確度,才可以說算法對問題實現(xiàn)了一定解決。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,我們不必以絕對的預(yù)測準(zhǔn)確率來判斷算法好壞。這是由于我們在評價員工行為時,訓(xùn)練集標(biāo)注或者人的認(rèn)知,都是極具主觀性的,而且這種主觀性又是會動態(tài)變化的,所以算法能夠捕捉到的,有時候也許是客觀規(guī)律,但有時候也許就只是管理者的一時情緒。我們評價算法的好壞,應(yīng)該從實踐出發(fā),對于符合認(rèn)知、規(guī)律的算法是好算法,但是能解釋或捕捉短期用戶態(tài)度的算法,也是可靠的。具體而言,我們針對已有的研究,給出下述準(zhǔn)確率總結(jié)。

    一、Kmeans是非監(jiān)督學(xué)習(xí),無準(zhǔn)確率,但可以闡述我們對老黃牛和南郭先生的發(fā)現(xiàn),是符合管理常識的。

    SVM預(yù)測,我們首先得到了一個關(guān)鍵結(jié)論,管理嚴(yán)格程度高、中、低,對應(yīng)員工表現(xiàn)中、高、低。這一結(jié)論的得出是符合常識規(guī)律的,那么我們也可以反推認(rèn)為算法是有效的。

    二、根據(jù)對過去員工數(shù)據(jù)+label進行SVM訓(xùn)練,我們預(yù)測未來的準(zhǔn)確率最初僅為60%,但經(jīng)過樣本篩選,參數(shù)調(diào)優(yōu)后,準(zhǔn)確率可達到93%。

    三、數(shù)據(jù)合理性分析中,我們通過以不同的分布擬合員工行為數(shù)據(jù),選出95%區(qū)間內(nèi)的員工,再進一步選出95%到0.001之間的員工,準(zhǔn)確選出數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題的員工。具體實踐結(jié)果表明,我們確實捕捉到了行為極值點,也捕捉到了5%以外但行為合理的點。

    (四)研究總結(jié)和下一步計劃

    算法研究、數(shù)據(jù)分析的目的,最終還是為了找到新的用戶需求,開發(fā)新的產(chǎn)品功能。第二部分中我們總結(jié)了由研究向產(chǎn)品實際功能轉(zhuǎn)化的思路。一是好的研究點直接轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H產(chǎn)品功能。二是一些低價值的功能點支撐典型功能點后。三是研究體現(xiàn)出的共性思路,轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品思路和產(chǎn)品模式。

    接下來我們的研究也致力于從這三個方面來探索更多的產(chǎn)品功能和產(chǎn)品模式。目前提的主思路有:

    一是將項目管理的知識和流程植入產(chǎn)品,幫助企業(yè)管理者簡單、高效的完成項目管理。這其中將人員動態(tài)分配到不同的任務(wù)中,就會是十分典型的一個功能。在此基礎(chǔ)上,員工行為的分析和排名就會成為很好的輔助功能,我們可以依據(jù)員工行為特點,將他們分配到不同情況的任務(wù)中。

    二是深化單點功能。我們在SVM訓(xùn)練模型時發(fā)現(xiàn),每個月的模型放到下個月或者其他月份來預(yù)測,準(zhǔn)確率不穩(wěn)定。其中很可能的原因是每個月的評價標(biāo)準(zhǔn)有所波動。那我們就可以在長期數(shù)據(jù)上,對每個月都進行模型訓(xùn)練,得到多個模型。在此基礎(chǔ)上,將未來一個月的數(shù)據(jù)放在過去多個月的模型上預(yù)測,這樣就會出現(xiàn)一個月的數(shù)據(jù)在多個月模型下評價各不相同的情況,這就能反應(yīng)出每個月評價標(biāo)準(zhǔn)的波動情況。

    三是產(chǎn)品模式的升級。我們可以采用輕量化前端,收集一些簡單必要的數(shù)據(jù)后,將復(fù)雜的分析都放在后端來實現(xiàn)。功能上的呈現(xiàn)就是,用戶在前端進行一些個性化的數(shù)據(jù)和模式選擇,系統(tǒng)能夠在后端為用戶進行多樣化的分析,呈現(xiàn)給用戶智能化的操作界面(如智能化流程、模板化流程)、分析結(jié)果(排名、雷達圖、行為空間映射等),甚至是客制化流程、數(shù)據(jù),算法,系統(tǒng)提供分析結(jié)果。

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    四、中國人工智能專利申請量世界第1,申請數(shù)量最多的公司是哪家?

    中國人工智能專利申請量世界第1,申請數(shù)量最多的公司是百度。AI算法公司(ai算法公司哪個上市了)

    三個中國申請人百度、中國科學(xué)院、騰訊的申請量在近幾年增長迅速,尤其以百度公司最為亮眼,雖然起步較晚,但專利申請量迅速大幅度超過了其他申請人,并在最近兩年遙遙領(lǐng)先。

    從國際比較來看,中國人工智能發(fā)展已經(jīng)進入國際領(lǐng)先集團。中國在歷次工業(yè)革命里一直處于落后追趕的狀態(tài),而在第四次工業(yè)革命興起之際,中國已經(jīng)和其他國家一起坐在頭班車上。在人工智能領(lǐng)域,中國在技術(shù)發(fā)展與市場應(yīng)用方面已經(jīng)進入了國際領(lǐng)先集團,呈現(xiàn)中美“雙雄并立”的競爭格局。

    從發(fā)展質(zhì)量來看,中國的人工智能發(fā)展還遠未達到十分樂觀的地步。中國的優(yōu)勢領(lǐng)域主要體現(xiàn)應(yīng)用方面,而在人工智能核心技術(shù)領(lǐng)域,如硬件和算法上,力量依然十分薄弱,這使得中國人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)不夠牢固。中國的人工智能技術(shù)發(fā)展缺乏頂尖人才,與發(fā)達國家特別是美國的差距還十分明顯。AI算法公司(ai算法公司哪個上市了)

    百度最近在落地的AI產(chǎn)品,有個叫AI Studio,構(gòu)思上確實不錯,也有很多免費算力贈送,不過不知道是不是因為是盈利困難,所以目前推廣還是不夠給力。

    百度下一個有希望落地的項目,除了AI studio外,就是阿波羅自動駕駛。在2018年12月工信部分布的《人工智能中國專利技術(shù)分析報告》中,中國自動駕駛領(lǐng)域?qū)@暾埩颗琶?0的申請人多為福特、豐田等老牌汽車廠商,百度不僅是唯一上榜的互聯(lián)網(wǎng)公司,且專利申請數(shù)量達到694件,位列第一。但自動駕駛在全世界都沒有敢落地的,畢竟事關(guān)人命,不穩(wěn)妥就不能落地。AI算法公司(ai算法公司哪個上市了)

    百度想走出不靠那些劣質(zhì)廣告維持利潤的困局的話,還是得多落地點AI項目,學(xué)其他公司一樣發(fā)展壯大。

    以上就是關(guān)于AI算法公司相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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