第四范式陈雨强：提高机器学习维度的两大法宝

    第三，在面对实际问题时，需要对数据、特征表达、模型、模型参数等进行多种尝试，且每一次尝试，都需要单独做模型训练。所以，模型训练是整个机器学习建模过程中被重复执行最多的模块，执行效率也就成为了重中之重。

    机器学习核心系统对计算资源的需求对比

    除此之外，由于对计算问题、计算模式和计算资源的需求都有所不同，因此在所有问题上，没有最好的架构，只有最适合实际问题的架构。针对机器学习任务的特性进行框架设计才能更有效地解决大规模机器学习模型训练的计算问题。第四范式的机器学习系统兼顾了开发效率和执行效率，具备高效、智能、易开发、易部署、易运维、易扩展、覆盖场景广泛等优势，且随着计算能力的提升，该架构使模型的复杂度与投入的计算资源呈线性增长，与以往的架构相比，节省了大量的计算资源。

    在通过技术层面提高模型维度的同时，第四范式也在积极降低机器学习的使用门槛，让更多的技术、业务等非专业建模人员能够使用机器学习，建立适合各个业务的高维模型。陈雨强介绍说，2017年初，第四范式内部举行了全球首个面向非专业人士的机器学习建模比赛——“一颗赛艇建模大赛”。所有参赛选手均由第四范式内部行政、人事、市场、商务等非机器学习专业的员工构成。比赛结果按照参赛选手所建模型的AUC(笔者注：AUC是衡量模型准确度的专业指标，取值在0到1之间)指标衡量。以往，专业数据科学家的建模AUC在0.8以上。通过两周的简单培训，有70%的“业余”参赛选手的模型AUC达到了0.8以上的优异成绩。值得一提的是，在内部建模比赛之后，第四范式创立了“范式大学”人才培养计划，通过培养非专业人士利用“先知”建模，“批量生产”数据科学家，进一步解决AI人才高门槛的问题。

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    关于陈雨强

    陈雨强，第四范式联合创始人、首席研究科学家，世界级深度学习、迁移学习专家。在百度凤巢期间主持了世界首个商用深度学习系统，大幅度提升广告点击率的同时，提升用户满意度和企业收入，加入今日头条后主持了中国用户量最多的新媒体人工智能推荐系统，完成全新的信息流推荐与广告系统的设计。作为第四范式首席研究科学家，带领团队打造专为机器学习而生的计算框架，实现人工智能产品化的关键技术突破，推出的人工智能产品“第四范式·先知”2016年荣获中国智能科技最高奖-吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。陈雨强曾在NIPS，AAAI，ACL，SIGKDD等顶会上发表论文，获APWeb2010 Best Paper Award，KDD Cup 2011名列前三，其学术工作在2010年作被全球著名科技杂志MIT Technology Review报道。他和第四范式创始团队开创的“迁移学习”被业界认为是“下一代人工智能技术”。

（编辑：核心网）

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