当前三大自动化深度学习平台简介_光环大数据培训
人工智能培训哪家好？人工智能教学机器人如何让学生提升学习效率_光环大数据培训
人工智能培训哪家好？人工智能教学机器人如何让学生提升学习效率_光环大数据培训在现在人工智能时代、在现在大数据时代，唯有人工智能技术才能够解决个性化的教学问题，才能够解决优质教师稀缺性问题，才能够实现孔子2000多年前提出的“因材施教”。
人工智能和教育这张图我们可以看到一个大脑，大脑里面有一个接口，这是一个脑机接口。
大家对美国硅谷的钢铁侠不太陌生，创立了多家公司，最近又创建了Neuralink，治疗脑疾病患者，通过脑机接口修复大脑里的损伤，帮助病人回复正常生活。
教育领域是个比较传统的行业，过去几十年、上百年，课堂没有太大改变，是私塾课堂、线下课堂，以一个老师为中心一刀切的教学方式，还有一个特点是老师跟学生的比例非常大，四五六线城市的一个老师带八九十个学生是很正常的事情，老师也非常稀缺，优质的教师资源非常稀缺，上海长宁区特级英语教师就一个，更不用说在其他地方了，五六线城市更缺优质教师资源，优质教师资源非常昂贵，一个是很难找到，二是想上一对一课程的价格非常昂贵，三是优质老师是难以复制、难以传承，我们很少见到一个优秀的特级老师带出一批的优秀特级老师出来，特级老师是很难复制和被传承的。
另外，我们还可以看到在一二三线城市优质教师资源比较丰富，但到下面的城市少之又少，这存在教育资源区域不平等性。
在过去互联网时代以及今天的移动互联网时代，这些技术对我们生活各方面带来很大便利性、幸福感，对教育领域也一样，给我们教育带来很大的便利性，在线教育、直播平台解决了教育资源的可获得性，也解决了一部分教育信息不对称性。
但是无论是互联网技术，还是移动互联网技术，对教育的几个痛点，像优质教师资源稀缺性问题、教育个性化问题都没有得到很好的解决。
人工智能技术才能够解决个性化的教学问题，才能够解决优质教师稀缺性问题，才能够实现孔子2000多年前提出的“因材施教”。
自适应学习在国外的发展我们可以看到，人工智能教育的发展在国外已经有很多年历史了，在这个细分领域叫“自适应学习”。
光环大数据培训_奇虎360的大数据应用 大数据应用层次
光环大数据培训_奇虎360的大数据应用大数据应用层次光环大数据培训机构，傅志华：我就不做自我介绍了，因为时间紧张，只有35分钟演讲时间，还有5分钟互动。
今天跟大家介绍的是关于这三方面的内容：第一部分是大数据发展的动力，第二部分是想跟大家分享一下大数据在互联网里面的应用的各种层次，就是它都有哪些应用场景，第三方面是不仅仅是互联网行业，我们想看看其他行业未来大数据都有什么样的机会。
因为时间比较短，所以每一块我都只能是提纲挈领的去跟大家分享一下，大家有问题可以等我下来以后交流。
大数据这两年为什么这么火，除了技术本身逐渐成熟以外，我认为还有一个很重要的驱动力，这个数据大家应该有概念，这个数据是是网民数，今年上半年网民数有6.7亿，这个数据是什么?通过手机上网的比例，就相当于说，有6亿的手机网民。
这个意味着这什么呢?因为大数据或者一样新的技术，一定是要有新的商业价值，才会发展的比较好。
那我们可以看到，移动互联网发展对于大数据来说是有两个好处的，第一个是数据采集的成本降低了，就是从数据采集的角度来说成本降低了，原来我们可能是通过比如说摄像头，或者其他的方式采集数据，通过摄像头采集数据的话采集成本成本就很高。
但是由于移动互联网的发展让我们采集数据效率更快，另外是说移动互联网采集数据和PC采集的数据完全不一样的是，对于用户来说我们可以采集到更完整的信息。
原来在PC的时候，他下班以后你可能就不知道它在干吗，但是手机我们现在可能随身携带手机，比见你的家人还要多，从睡觉到起床的时候，从那一刻打开手机，那采集的时间完整度也是比较的。
还有一些重要的就是产品信息，这个产品信息和PC互联网时代不一样的，什么意思呢?原来PC互联网里面没有的数据是什么呢?比如说位置信息，就是你的精确的比如说你的经纬度，那位置信息可以反映什么呢?比如说你要是已经结婚了，搞婚外恋那你就要小心了，你在哪里活动很容易都被知道。
不是说安全问题，就是说位置其实能反映你的消费能力，很容易的反映到你的消费能力，比如你住哪个小区、经常出没哪些商场。
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代_光环大数据培训大数据与AI深度融合,进入智能社会时代什么是人工智能人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。
首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。
什么是大数据大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。
大数据与人工智能相辅相成大数据的积累为人工智能发展提供燃料。
IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。
报告显示，到2025年全球数据总量将达到163ZB。
这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。
其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2ZB（十万亿亿字节）；属于认知系统的度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。
大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。
以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
数据处理技术推进运算能力提升。
人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。
光环大数据的人工智能培训 让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训
光环大数据的人工智能培训让你快速掌握高薪人工智能技术_光环大数据培训光环大数据的人工智能培训——让你快速掌握高薪人工智能技术。
近年来，科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业、大数据公司）和芯片研发公司，人工智能以更快的速度发展中。
人工智能培训人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
在未来，人工智能将成为一种更常见、更重要的陪伴者。
人工智能助理会知道你在工作且有10分钟的空余时间，然后帮你完成待办事项中优先级靠前的事项。
人工智能将会让我们的生活更富成效和更具创造性。
毫无疑问，我们是在创造一个新的物种，一个在智力上可能没有上限的物种。
一些未来主义者预测，所谓的奇点，即计算机智能超越人类智能的时刻，可能会在2100年之前到来，而另一些人声称这将仍然只是科幻作品中的畅想。
这种可能性听起来令人振奋，但也让人觉得有点可怕——也许两者都有一些。
人工智能的发展将来对人类有益还是有害呢?光环大数据的人工智能培训讲师坚信是有益的。
那么人工智能培训光环大数据好不好?我们先来看看人工智能培训课程的安排吧。
如果课程安排都不尽如人意，还能奢望学生学到多少实用的技术呢?课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战人工智能培训学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。
课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。
完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。
课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训随着大数据时代的迅速来临，大数据的应用开始逐渐进入了社会的各个领域，他的相关技术已经渗透到各行各业，基于大数据分析的新兴学科也随之衍生。
网络大数据的呈现为大数据分析技术人才提供了前所未有的宝贵机遇，但同时也提出了非常大的挑战。
大数据为人们更好地感知现在、预测未来将带来的新型应用。
大数据的技术与应用还是处于起步阶段，其应用的前景不可预测。
不要犹豫啦，来光环大数据参加大数据培训吧。
什么是大数据?大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。
这个定义带有主观性，对于“究竟多大才算是大数据”，其标准是可以调整的。
简单来说，大数据由三项主要技术趋势汇聚组成，一是海量交易数据，二是海量交瓦数据，三是海量数据处理。
大数据自诞生开始，便受到广泛的关注。
什么数据结构、思维仓库、迭代算法、样本相关一个个概念玄乎其神，让人摸不着头脑。
作为一家专业的大数据处理公司，开运联合告诉你：其实，大数据一点都不神秘，而且就在我们身边。
一：医疗大数据看病更便捷在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。
未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。
二：金融大数据赚钱更给力企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。
但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。
大数据结合区块链技术_光环大数据培训
大数据结合区块链技术_光环大数据培训日前，随着人们的生活水平不断提高，互联网、理财产品等的不断普及，诈骗方式也不断更新，利用技术手段，设计各种场景，研析人性弱点，形成一条完整的黑色产业链。
近十年来，我国诈骗案件每年以20-30%的速度快速增长,造成经济损失222亿元以上。
因此，反欺诈大数据的需求就变得格外急迫，清洗“脏”数据，保留数据的真实性就变得格外重要。
在反欺诈大数据行业拥有多年经验的读脉团队，对行业发展有着独到的看法。
团队创始人刘忠奎先生表示：“原始数据需要合法采集、授权使用、经过交叉验证、降噪、脱敏等清洗步骤，生成结构化数据才能被应用于反欺诈领域，否则不但不会降低欺诈风险，还可能产生或放大风险。
”为了避免产生类似风险，读脉团队率先使用最新的区块链技术结合大数据行业技术，构建一个开放式的DMChain反欺诈大数据生态群。
区块链技术采用分布式的存储方案，拥有良好的安全性及去中心化、去信任中介、可追溯、不可篡改等特征，可以使信息更透明、更真实，使数据获得直接的清洗，更加有效。
DMChain在启动初期便提供数据清洗器、标签画像板、数据模型引擎等开源工具，让用户能够合理、高效的使用数据，加速反欺诈大数据的开放共享进程。
大数据区块链首先数据通过Data Hub挖掘工具包对原始数据进行降噪、清洗，变成可使用的结构化数据;经过清洗的结构化数据，通过标签画像板，生成详细的风险管理报告;再经过数据建模工具计算，得出相应的反欺诈评分，对客户进行欺诈风险评级;之间运用AI技术应用开发出智能语音电核，进行人机结合优化风控结果;如果产生坏账，AI智能催收机器人将自动介入进行坏账催收，在此过程中，可采集和分析音频数据，生成电核数据和催收数据，不断优化话术和催收模型，识别欺诈行为。
读脉团队利用多年的行业资源积累，引入了业内知名的数据服务商、技术服务商、产品和服务使用方，并欢迎更多的公司、机构、开发者进驻，开发者可发布开源工具到DMChain 上，使用者可通过开源工具对其数据进行处理加工，得到精确的数据分析计算结果。
关于深度学习_光环大数据培训机构
关于深度学习_光环大数据培训机构深度学习是机器学习的一个领域，研究复杂的人工神经网络的算法、理论、及应用。
自从2006年被Hinton等提出以来[1]，深度学习得到了巨大发展，已被成功地应用到图像处理、语音处理、自然语言处理等多个领域，取得了巨大成功，受到了广泛的关注，成为当今具有代表性的IT先进技术。
图1 从历史角度看深度学习与其他机器学习技术的关系深度学习本质是复杂的非线性模型的学习，从机器学习的发展史来看，深度学习的兴起代表着机器学习技术的自然演进。
1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perceptron），是线性模型，可以看作是两层的神经网络；1986年，Rumelhart等开发了后向传播算法（Back Propagation），用于三层的神经网络，代表着简单的非线性模型；1995年，Vapnik等发明了支持向量机（Support Vector Machines），RBF核支持向量机等价于三层的神经网络，也是一种简单的非线性模型。
2006年以后的深度学习实际使用多于三层的神经网络，又被称为深度神经网络，是复杂的非线性模型（见图1）。
深度神经网络还有若干个变种，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
本文首先回答关于深度学习的几个常见问题，介绍深度学习研究的最新进展，特别是一些代表性工作，同时概述我们的深度学习与自然语言处理的工作，最后总结深度学习的未来发展趋势。
关于深度学习的几个常见问题这里尝试回答三个关于深度学习的常见问题。
深度学习为什么很强大？深度学习是否是万能的？深度学习与人的大脑有什么关系？深度学习为什么很强大？深度神经网络实际是复杂的非线性模型，拥有复杂的结构和大量的参数，有非常强的表示能力，特别适合于复杂的模式识别问题。
图2所示是一个简单的神经网络的例子，可以表示布尔函数XNOR，这个模型可以做简单的非线性分类。
光环大数据Python培训 Python 起源
光环大数据Python培训Python 起源光环大数据Python培训了解到，Python 之父是 Guido van Rossum，荷兰人。
每个编程语言的作者都是一个技术传奇，Guido 也不例外。
他1982年从阿姆斯特丹大学毕业，获得了数学和计算机两个硕士学位，最爱做的事情就是编写代码。
那个时代，流行的语言是汇编、C、Fortran 等，这些语言要求编程者对计算机的运行机制有精确的了解，以充分利用硬件资源达成自己的目标，因为硬件资源实在是太匮乏和宝贵了，程序员们需要榨干计算机硬件的每一滴血和汗才能完成任务。
这给 Guido 带来很多困惑，用 C 实现个功能吧，完成度没有问题，但是需要耗费大量时间。
用 Shell 吧，面对复杂问题又束手无策。
Shell 是 Unix/Linux 下的脚本语言，也叫胶水语言，它可以把系统的各种功能通过管道（比如：find . -name “*.java” | xargs grep chjq）的方式连接起来实现系统运维、定时任务、文件处理、程序安装卸载等工作，但是处理复杂的数值运算或系统调用就很麻烦。
这时候需求就来了，Guido 希望一门语言既能像 C 语言一样能够全面掌控计算机的资源，也能像 Shell 一样使用简单，还具备交互性编程能力，轻轻松松编写一些小的工具包。
普通人——比如我——有了这种需求就会对自己说，再等等，也许隔壁冯老师会做出来呢。
冯老师的想法就更简朴了，我又不写代码，关我什么事。
幸好 Guido 没这么想，Guido 对自己说的是，放着我来！ 1989年的冬天，Guido 为了度过一个有意义的圣诞节，或者为了打发一个无聊的假期，开始编写 Python 语言的编译器和解释器，灵感来自教学语言 ABC（你不知道还有这种语言吧）。
为什么叫 Python？因为 Guido 很喜欢 BBC 电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团（Monty Python's Flying Circus）。
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当前三大自动化深度学习平台简介_光环大数据培训深度学习技术往往比较复杂，从头开发的难度较大，但现在有一些公司提供了能帮助开发者轻松使用深度学习的自动化深度学习(ADL)平台，比如微软的CustomVision.AI、谷歌的 Cloud AutoML、OneClick.AI。
Data Science Central 近日发文对这三个平台进行了比较和盘点，机器之心对该文做了编译介绍。
阻碍我们使用深度学习方法的原因有很多，其中最主要的是深度学习方法很复杂和困难。
数据科学领域有一部分研究者和开发者已经选择学习这些新技术了，但在预测性和规范性建模的问题类型和技术方面(我们 90% 的工作就是这些)，学习深度学习技术却与我们的大部分工作方向背道而驰。
至少在图像、视频、文本和语音识别与处理领域，人工智能(AI)已经成为了每个人的口头禅，但寻找有资格执行你的项目的数据科学家仍然很困难。
实际上我列举的图像、视频、文本和语音应用只是深度学习应用的一小部分。
尽管这些是最为人所知且可能是最明显的应用，但深度神经网络(DNN)也能出色地预测时序数据以及解决复杂的传统的消费倾向问题。
去年 12 月份我在写数据科学 2018 年预测时，我注意到 Gartner 说在2018 年 DNN 会成为 80% 数据科学家的标准工具组件。
我的预测是：尽管能实现这种简洁性的第一家提供商肯定会获得丰厚的回报，但绝不可能是在 2018 年。
看来我预测错了。
2018 年才刚过去 4 个月，我就看到了三种旨在简化深度学习以让任何人(至少是任何数据科学家)都能使用该技术的不同平台。
最低要求所有的主要公司和几家小公司都为执行 CNN 或 RNN/LSTM 提供了极大简化的工具，但这仍然需要实验性地人工调整层的类型和数量、连接方式、节点和其它超参数(这些设置往往会影响最初的成功)。
我们希望有真正一键式的应用，让一般的数据科学家或甚至开发者都能成功构建图像或文本分类器。
实现这一目标的最快方法是通过迁移学习。
在深度学习领域，迁移学习是指将之前成功构建的大型的、复杂的 CNN 或 RNN/LSTM 模型在新的更有限的数据集上进行训练。
基本上而言，常用于图像分类的迁移学习会将更复杂的模型归纳为更少或之前训练过的类别。
迁移学习不能创造原模型中没有的分类，但它可以学习创造子集或汇总类别。
其优势在于常常会执行超参数调节，这样你就知道模型将会训练。
更重要的是，你只需不到 1 个小时时间，仅用几百张有标注图像就能构建一个成功的迁移模型。
但是，自动化深度学习的真正目标是完全自动化的超参数调节，而不是迁移学习。
你在下面会读到，有的努力还在进行中，而有的则宣称已经实现了这一目标。
微软 CustomVision.AI链接：https://www.customvision.ai2017 年底，微软在 Microsoft Cognitive Services(微软认知服务)的旗帜下推出了一系列极大简化后的深度学习功能，涵盖图像、视频、文本和语音等各个领域。
今年 1 月，他们又推出了完全自动化的平台 Microsoft Custom Vision Services(微软定制视觉服务)。
这个平台只是图像分类器，并且还向用户承诺只需少量图像就能使用微软的巨大的已有大型、复杂、多图像分类器库创建稳健的 CNN 迁移模型。
使用这个平台非常简单。
只需将你的图像拖放到这个平台上然后继续即可。
你需要一个即付即用的 Azure 帐户，基本的技术支持是每个月 29 美元。
模型训练的时间不是明确的，但因为是迁移学习，所以应该会很快，因此也不会太贵(但也不是免费的)。
在项目设置过程中，你会被要求确定一个你的图像集将会迁移学习的一般域，目前可选的有：一般(General)食物(Food)地标(Landmarks)零售(Retail)成人(Adult)一般(紧凑)地标(紧凑)零售(紧凑)尽管所有这些模型都可以在训练后通过 restful API 运行，但最后三个类别(标记有「紧凑」)可以导出到任何 iOS 或安卓边缘设备上离线运行。
在 iOS 11 上导出的格式是 CoreML 格式;在安卓设备上是 TensorFlow 格式。
这应该能吸引可能不是数据科学家的应用开发者为他们的应用添加即时图像分类功能。
可以预见微软未来还会尽快地推出更复杂的功能。
谷歌 Cloud AutoML链接：https:///automl同样在今年 1 月，谷歌也宣布了其类似的项目 Cloud AutoML。
这个平台目前处于 alpha 开发阶段，需要邀请才能参与。
和微软一样，这个服务使用了谷歌自己预构建的复杂 CNN 分类器的迁移学习。
他们推荐至少给每个标签提供 100 张图像来迁移学习。
目前还不清楚该平台在正式发布时会有哪些图像类别，但用户截屏显示至少有一般、人脸、logo、地标，也许还有其它一些。
从谷歌分享的截图看，这些模型的训练时间大约为 20 分钟到几个小时。
根据我们可以找到的数据，这个平台的使用方式应该是通过 API。
没有什么地方提到了导出代码离线使用的情况。
早期的 alpha 用户包括迪斯尼公司和Urban Outfitters。
可以预见很多新用户都没有有标注的数据，谷歌提供了它自己的人工标注服务，但要额外收费。
除了迁移学习之外，包括谷歌在内的主要公司都在推动自动化 CNN 和 RNN 优化调节的自动化方案。
人工开发的模型是当前的常态，也是需要如此多不成功的迭代的原因。
谷歌将这种下一代技术称为 Learn2Learn。
当前他们在实验用 RNN 来优化层、层类型、节点、连接和其它超参数。
因为这基本上是非常高速的随机搜索，所以计算资源可能非常高。
接下来要做的是用进化算法来做同样的事情，这在时间和计算上都会高效得多。
在最近的演示中，谷歌研究者展示了这种方法的优良结果，但他们仍然光是在优化上就花了 3 到 10 天。
OneClick.AI链接：https://www.oneclick.aiOneClick.AI 是 2017 年底出现在市场上的一个自动化机器学习(AML)平台，其中既包括传统的算法，也包括深度学习算法。
OneClick.AI 光是 AML 方面也值得一看了，其中包括数据融合、准备、特征工程、特征选择，后面还有并行的传统多模型，以确定其中最佳的模型。
但是，OneClick 的不同之处在于其既有图像算法，也有文本算法;使用的方法既有迁移学习，也有完全自动化的超参数调节来重新修改图像和文本深度学习模型。
不同于谷歌和微软，OneClick 在图像和文本上都准备好了。
除此之外，他们还将 DNN 与传统算法组合到了一起，并且使用了 DNN 来做预测。
预测是使用 DNN 方面一个已经探索过的领域，但事实表明其表现能轻松超过 ARIMA 和 ARIMAX 等时序数据预测器。
对于这样一个提供了如此复杂的工具和技术的平台而言，它保持了「一键出模型」的简单易用性——我认为这是自动化机器学习的最低要求，但也包括自动化深度学习。
他们用于优化深度学习模型的方法是专有的，但该公司的创始人兼 CEO Yuan Shen 描述说他们是用 AI 训练 AI——可能是一种深度学习优化方法。
哪个平台更好?目前还没有什么标准可以评估哪个平台更好，但 OneClick.AI 提供了一个案例。
在今年初的一个黑客马拉松上，该团队测试比较了 OneClick 和微软的CustomVision(谷歌的 AutoML 当时还不可用)。
他们测试了两个图像分类问题。
标记符合以下描述的照片：奔跑的马或喝水的马：裸照：标记马的任务是一个多标签分类任务，裸照检测是一个二元分类任务。
对于每个任务，他们都使用了 20 张训练图像以及另外 20 张测试图像。
标记马的准确度：90%(OneClick.ai)vs. 75%(微软 Custom Vision)裸照检测准确度：95%(OneClick.ai)vs. 50%(微软 Custom Vision)因为这个结果仅使用了迁移学习方面非常少量的样本，所以不具有统计意义。
但还是能看到差别。
这是迁移学习方面的比较。
我们很有兴趣了解自动化模型优化方面的比较。
OneClick 准备好了。
谷歌应该很快就会跟进。
你可能想问亚马逊的情况?在我们的调研中没看到亚马逊在自动化深度学习方面的计划，但也不会落后太远。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。
光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。
未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。
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