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解读腾讯人工智能新大招:深度学习平台DI-X

2017-03-30 10:17
夜隼008
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智东西3月28日消息,腾讯云正式发布旗下深度学习平台DI-X(Data Intelligence X),平台集数据开发、训练、预测和部署于一体,适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等领域。

基于云计算平台强大的大数据存储与计算能力,发力行业应用与服务场景,是大公司切入人工智能领域的重要思路。马化腾曾表示:“人工智能、物联网,甚至未来的无人驾驶、机器人等等,它的后台的核心一定有一颗在云端的大脑。” 而对于腾讯而言,马化腾所提及的云端大脑正是构建与其腾讯云服务之上。

继今年一月推出FPGA云服务器后,深度学习平台DI-X平台成为腾讯在人工智能领域的又一大动作。据悉,结合此前已有的业务整合与划分,腾讯云在AI领域已构建全栈式产品服务体系,包括IaaS基础设施、AI平台服务、AI基础服务、AI应用服务,到垂直行业解决方案。

腾讯深圳快马加鞭的产品推新节奏,与马化腾北京两会期间的人工智能的焦虑遥相呼应,以及近期频频亮相的腾讯AI Lab……都让我们逐渐感受到:曾经克制与低调的腾讯,似乎已经准备好要踏入人工智能的深水区。

初嗅AI格局正在潜移默化,智东西特采访了腾讯T4专家、腾讯云机器学习平台研发负责人Andy,腾讯云大数据产品总监Ben,腾讯云专家工程师Burt等,探寻腾讯云为腾讯人工智能底层发力的更多细节和发展思路。

一、腾讯云的角色正在被放大

智东西:腾讯云现阶段的用户规模与市场占有率?

超过百万规模的用户。 市场占有率暂无权威调研数据。

智东西:腾讯云如何与AI Lab、优图等研发部门进行联动与配合?

主要方式是产品化。腾讯云会与腾讯各个研发团队密切沟通和配合,组成联合团队,为用户不断输出腾讯各种世界领先级的技术能力。

智东西:腾讯云近两年的产品与服务都在偏向人工智能应用,这样倾向的用意和逻辑是什么?

人工智能、物联网,甚至未来的无人驾驶、机器人等,其后台的核心一定云端的大脑在支持。我们坚信未来主体传统行业,利用互联网技术,在云端用人工智能的方式处理大数据。虽然现阶段还处于初级应用,不能达到全面的人工智能方式,但是向未来逐步过渡,一定是往人工智能、大数据方向走。

智东西:随着产品与业务的增多,腾讯云如何加强用户数据的安全性?

针对大数据收集与个人隐私的平衡,我们认为一方面在收集大数据时,不应该对个人隐私信息收集那么全,应该只收集一些必要的甚至是脱敏的数据,而且要做到单向验证;同时,建议企业对大数据采取分散式存储,及采取面向用户的单向加密存储机制,避免出现内部人员滥用职权盗取全量数据的情况。

腾讯云作为腾讯技术对外开放的窗口,在基础安全方面,腾讯云提供了一整套成熟的网络安全架构,包括防火墙、分布式防护、入侵防御、web应用防护等多重防护机制,应对互联网的各种威胁。在2016年,腾讯云获得国际权威认证评估机构DNV GL颁发了CSA-STAR云安全认证证书,更同时拿到信息安全UKAS国际认可,CNAS国内认可。针对不同场景,腾讯云也密集发布了应用于视频直播、电商、金融、游戏等行业的专项安全解决方案。

智东西:腾讯云有哪些对外的行业应用案例可以分享?

以我们与滴滴出行的合作为例,滴滴出行是腾讯云向外部企业输出技术的一次尝试。滴滴出行在发展早期,短时间内的用户激增,当时认为靠滴滴出行自身的扩容速度和机器采购的速度已经完全不能够满足业务的发展。我们将系统整体搬迁到腾讯云,滴滴出行的后台系统得以在数天之内安然承载数十倍的业务增长。

智东西:去年底开放的AI应用服务落地到哪些场景?

以万象优图(Cloud Image)为例,它为开发者提供图片智能鉴黄、图片内容识别、人脸识别、OCR识别等服务;也可以根据企业的需求提供定制化的图片识别服务;同时也提供灵活的图像编辑服务,如裁剪、压缩,水印等,满足您的各种业务场景图片需求。

二、深度学习平台的发展路径

智东西:DI-X项目的立项初衷是?

与腾讯云许多优势产品与能力一样,DI-X平台经历了由内而外的输出过程。随着机器学习与人工智能的发展,腾讯内部需要一个平台支持内部算法工程师和数据科学家的迫切需求,DI-X应运而生,并成为主要机器学习平台,每天有上万的机器学习任务流,在其之上持续运行各种算法并训练出各种各样的模型。

智东西:DI-X对内进行过哪些测试?

历经一年多的实战,在广点通、手机管家、应用宝、天天快报等产品上的应用,不断成熟。同时,随着外部需求的增加,腾讯云决定对外开放这一能力。

智东西:DI-X项目由哪个团队主导?团队规模?

项目是由SNG腾讯云的数据产品团队和TEG数据平台部的机器学习团队联合而成,人不多,就十几个。我们相信小团队比较进行适合快速的迭代,产品现在还很年轻,需要快速的成长。

智东西:DI-X平台可兼容哪些机器学习算法?

用户既支持使用集成的机器学习算法,也能在业界的各种机器学习组件上提交自己算法

智东西:平台上的算法与模型如何更新迭代,如何与最新技术算法进行对接?

在后续的版本中,我们将进行两方面的优化:一来会把其它的机器学习组件补齐,包括Spark,xgBoost,甚至于Pyhon,R,我们都会一一加上,让DI-X更加完整;二来会把深度学习的特性,做进一步的产品优化,使得它能够在模型的超参数调节,效果可视化上,具有更好的竞争力。

但具体的规划,还要看产品经理的安排,和用户的反馈,敬请用户期待。

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