为什么企业需要一个机器学习平台

　　在2008年美国工程院列出的“21世纪重大工程难题”中，14个问题里，至少有8项都能用到机器学习去解决，包括环境问题、健康、医药、城市基础设施，以及人脑的逆向工程。

　　微软与IDC联合进行的一项调查显示，随着数字化转型的深入，AI的价值也愈发凸显，人工智能将是下一阶段数字化转型的重要驱动力，截至2019年大约有40%的数字化转型是由人工智能来驱动的。

　　“智能+”时代已经开启，没有一家企业能置身事外，人工智能很大程度上是围绕机器学习构建的技术框架来实现的，在可预期的未来，机器学习能力将是一家企业80%的基础设施。

　　当下这股酝酿中的汹涌澎湃的浪潮还只是显露在海天之间的一条细线，在其将起未起之际，谁能及时站立潮头就能抢占未来竞争的制高点，没有企业敢放松对未来的投资。

　　尽管诸多科技企业纷纷致力于强化机器学习能力的建设，甚至拿出ALL IN AI的决心，但大多数公司的数字化进程却低效而缓慢。

　　企业“AI+”的阿克琉斯之踵

　　很多企业急功近利，脱离了业务和场景为了AI而AI，方向迷失。搭建机器学习系统对人才要求极其高，除了各种复杂的机器学习算法，实现逻辑以及分布式架构理论都要有所了解。

　　如果一家企业选择从0到1构建庞大复杂的机器学习系统，其周期将非常漫长，且无法保证在短时间内创造出价值。

　　即便是一些走在前列的企业，仍然在使用传统的机器学习模式，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、复杂计算问题上存在很大的局限性。同时，企业将要面对动辄TB级别的数据，几十上百个机器学习模型以供调用，模型训练的开销也许会成为企业最重要的一笔支出之一，对于绝大部分企业来说都是难以承受之重。

　　幸运的是，一些科技公司正在致力于打造更加智能、普惠的机器学习平台，利用更好的算法、更强大的算力、更易于使用的架构，将以前分散的数据科学家和工程师的工作流程整合在一起，逐步从规则流程驱动向数据驱动、智能决策进行转变，对以往的复杂业务流程进行重塑和改造。

　　同盾科技机器学习平台——“天机”让AI能力普惠

　　作为一家智能风控与分析决策服务提供商，同盾科技打造了新一代企业级机器学习平台—“天机”。“天机”是基于同盾技术能力及在风控领域的深厚经验积累打造的全栈式机器学习服务平台，建立标准化的机器学习模型全生命周期管理，致力于帮助加速企业的数字化与智能化转型及，促进 AI 行业生态共建。“天机”能帮助用户做到:

　　1、价值挖掘，提取特征；

　　2、选择、开发和优化机器学习的算法；

　　3、搭建和管理训练的环境；

　　4、训练和调整模型；

　　5、把模型快速部署到生产流程中；

　　6、推广模型的应用以及随时管理监控。

　　“天机”机器学习平台以破解企业AI落地痛点为目标，形成了自己的特点和优势：

　　1、提供AI应用开发集群控制、任务调度、高效利用计算资源、模型部署、运维监控等底层功能，使算法合作伙伴专注于模型算法的开发；

　　2、高效实现深度学习的大规模分布式训练，解决深度学习的算力瓶颈；

　　3、友好的SDK接口和IDE交互式开发环境，降低建模门槛，方便算法合作伙伴的算法模型开发；

　　4、提供丰富的标准机器学习模型库，内置80多种算子，货架选取；

　　5、实现团队角色高效协作：通过统一和高效的平台系统，将以往分散和割裂的数据、场景、模型纳入到同一个生态中，实现业务负责人、数据工程师、开发工程师、运维工程师之间的高效协作。

　　同盾科技创始人、CEO蒋韬表示未来同盾科技真正的价值是平台价值

　　如果说未来的企业形态都将“智能+”的话，机器学习系统的平台化无疑是将效能极大化的最佳方式，绝大部分企业不必招揽顶尖的数学家、科学家、机器学习专家就能享受到机器学习的红利。企业只需要专注“业务和场景”的部分，“智能”的部分则交由同盾科技这样的平台来提供。

　　当下同盾科技的计算能力已经非常强大，已经初步具备了PaaS平台输出的能力，以“天机”为代表的平台类产品是同盾实现由技术赋能向商业赋能进化的重要工具。