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数据与人工智能

与NNIT合作,拓展数据科学

数据科学计划,尤其是机器学习项目一旦成功实施便会发挥出巨大的潜力,为现代数字化组织创造价值。然而,采用经过验证的的机器学习解决方案,并将其推广应用到实际业务中时,其可操作性仍存在着巨大的挑战。

NNIT与两家客户紧密合作,共同开发了一个名为“规模数据科学”的新产品,致力于帮助每一家志向远大企业,解决他们在数据科学之旅中所面临的主要挑战。
我们携手合作,在其组织内部组建跨学科团队并建立强大的人工智能(AI)文化,根据他们的喜好定制一款经过实战检验的架构和平台:

  • 人工智能英才中心
    •  一个跨学科委员会,在组织内部推动人工智能创新,并对产品开发、案例应用、运维运营、交流通讯等各个方面进行监督。
    • 提供关于管理方法、道德规范、通用数据保护条例合规性、组织结构等方面的个性化建议。
    • 提供有关日后员工角色和工作职责的建议,包括现有人力的妥善利用和今后的人才需求。
  • ML-Ops framework ML-Ops框架
    • 规范整个组织中机器学习的开发、发布和运维。
    • 解决机器学习开发过程中所特有的各类挑战(例如,使用生产数据进行培训,或者监控模型的性能)。
    • 最大化实现日常操作的自动化,解放有效人力来承担新任务。
  • 集成平台,专门用于承载快速可靠的ML CI/CD,并管理数据提取。
    • 云服务或专有服务。
    • 管理、修补程序和CPU/GPU编制等均可实现自动化,或由NNIT专业人员处理。
    • 易于扩展。

让数据科学家发挥所长,充分了解企业人工智能计划的商业潜力
通常情况下,有意进军人工智能领域的组织会聘请一到两名数据科学家,以期他们在机器学习项目的研究、开发和运维过程中完成所有必要任务。显然,种种困难依然存在,然而该领域内拥有丰富技能与知识的员工;数据科学家也没有训练成为完美的计算机科学家、系统架构师、项目经理或行业专家的。在上述所有方面都具备实践知识的人才可谓凤毛麟角(通常被称为‘独角兽’),想要雇佣他们,竞争异常激烈。因此,企业需要利用多学科方式将人工智能嵌入其业务当中。
我们愿意为企业的资深数据科学家及其项目提供支持,清除他们日常工作中与技术和组织相关的繁杂事项,让他们能够集中精力解决核心问题,确保企业在机器学习领域的辛勤努力不断取得收获,同时拓展边界。