企业私有化部署。国内这个赛道上，智铀科技是第一家。：机器学习的目标依然是解决问题明确问题，而要将它应用于到各行各业就必须对各行各业的问题有深刻印象的解读，一般做到机器学习自定义化服务的公司，都会同时配有领域内的专业人士来协助理解问题，并制订适当的解决方案，研发适当的ML模型展开解决问题，AutoML 目前的水平有多大程度可以替换这个过程，有哪些是很难替换的？夏粉：和业务涉及的部分，很难用自动化机器学习来代替，必须业务人员的参予，比如数字化，数据采集，界定问题，原作目标；当然机器学习科学家是可以通过短期自学掌控这些问题。

特征提取----建模-----优化，这些过程是可以自动化。：现阶段的 AutoML 可以高效解决问题模型架构设计、超强参数自由选择这样的模型优化方面的问题。商用解决方案里还有其它的市场需求，比如前端的数据搜集、数据预处理以及模型上线后的长年确保和演变，这些市场需求你们有针对性技术吗？有长远规划吗？夏粉：智铀科技目前可以在 预处理、特征提取、建模、优化这些方面通过自动化的方式协助到企业。

将来在ETL，在线模型演变也要做产品中去。：目前有哪些应用于案例，能否详尽讲解一个，合作中，智铀科技获取什么，企业必须做到什么，最后超过了怎样的效果？夏粉：以内容引荐应用于为事例，医药公司不会通过微信、邮件等方式为医生启动时一些内容（即文章），启动时后医生不会对文章有读者或点拜不道德。现在必须根据医生的特征和历史读者、点拜记录预测其感兴趣的内容，从而展开内容的精准引荐。常规的作法是：对医生和文本萃取大量特征，展开特征选择和转换，自由选择适合算法和对应的超强参数，训练模型。

通过在检验集上效果，挑选出拟合的特征、算法和超强参数。所有的自由选择过程由人工已完成，花费大量人力和计算资源。回应，智铀在文本结构化处置的基础上，利用云计算获取的大量计算能力，通过Ebrain在很短的时间内自动建构客户兴趣模型，并获取内容引荐核心服务能力。

最后，根据医生的兴趣展开信息引荐，按照行业标准预估客户内容访问量提高50%以上。：Ebrain 对人工智能的发展意味著什么吗？夏粉：减少机器学习门槛；让普通工程师，业务人员也可以方便使用机器学习；人人都可以沦为数据科学家。

：目前大型云服务厂商都获取人工智能云服务，获取很强的算力和软件服务，企业可以在上面建构和训练模型，作为并非大型云服务商，Ebrain 在部署上否不会遇上问题，比如算力、数据、模块等方面？夏粉：产品销售模式：私有部署+云上SAAS服务，大客户有自定义解决方案。都是标准的模块，会有什么问题。：如果大型云平台也发售 AutoML 的话，Ebrain 如何保持竞争优势？夏粉：我们对自己的技术、算法累积较为有信心；我们是可以做到私有部署的。

我们某种程度是机器学习，而是机器学习自动化+产品化，并且只有做自动化，机器学习才能做产品化。自动化机器学习有很高的技术门槛，难题是“自动化”，在算法和实践中上必须有很深的累积。自动化机器学习最好的是优化问题。给你个目标函数，我必须寻找一个点使目标函数大于，这就有很多研究方法，对目标函数有很多求解，可以解法。

自动化机器学习是目标函数不能漏，反馈机制不具体，计算出来复杂度低，所以要全部中举一遍，成本十分低。把不能漏变为可导的优化问题出来，就拒绝近似于。报导说道，人工智能击败国际象棋大师是在上世纪80年代，通过暴力搜寻，每一步都评估，挑选分数最差的一步，但是到棋士就敢，复杂度低搜寻不出来，贫侦显然搜不出来，所以要做到近似于问题，把不能解法问题近似于出引申的问题，去找目标函数，使目标函数以相当大的概率覆盖面积每个解法，同时解法的复杂度减少，我们在这一方面创意了很多算法。

（人和机器都没办法去找拟合解法，机器范围大、效率高，所以效果比人好）以前国际象棋每步搜寻2亿次，现在只必须做到3000万次，因为做到了优化。自动化机器学习的突破仅次于的是算法设计突破，你要寻找A问题近似于B问题，比如谷歌 AutoML 是用增强自学做到的，他也是穷值，穷值下面也是有一个产生概率在里面，我有几个候选，这些都有可能是拟合解法，我把每个拟合解法都敲了一些概率分布在这儿，然后根据概率分布我随机放一点，放一点上去中举，中举的话对系统过来不会转变这个概率的产于形式，最后概率分布形式逆了，最后最有可能是拟合解法的概率覆盖面积到更大的概率。：目前公司的主要工作是什么？夏粉：抛光产品。从技术人到企业家：用机器学习的方法管理一家机器学习的公司从技术人到企业家，对夏粉来说是一个极大的改变，也带给很多新的挑战。

在他显然，做到学术和做到企业家有相当大差异，牵涉到到的问题要简单得多：第一、做到学术有可能只是盯着一个问题去研究，而做到企业有很多问题必须去解决问题，每个问题又必须有所不同的能力和技巧。第二、原本解决问题有可能只必须管自己，而作为企业家不一样，身后是很多人，必须对他们负责管理。

“原本是很非常简单，就是做到科学家做到一件事情，现在要把这些人也得处置好了。”第三、原本求学一个点，现在好多东西都要学，“我也仔细观察了一些做到的较为好的企业，只不过从一开始创业，仍然到企业运营都在不时的自学中。”夏粉在管理过程中探寻了一条类似于机器学习的企业管理方法，包括输出、输入与中间三个部分。对于一家企业来说，输出的是资金和人力，之后经过中间的步骤，输入尽量相似目标的结果。

这里面，中间是简单的地方。人怎么管？钱怎么用？客户怎么确保？发展节奏怎么样的？中间就是徵荐过程。徵荐过程跟 AutoML 一样，难题是啥？原本做到机器学习，引入很更容易告诉，但训练目标和最终目标之间有一个残差，通过残差反过来徵荐，AutoML 有一个问题是残差去找将近，就必须你自己定义残差，然后再行数值。

做到企业也是一样，奠定一个愿景以后，下一阶段怎么走？必须以定一个子目标，而且这个目标一定要分析了，超过子目标以后，再行根据目标往后面回头，然后变为新的目标。但在向企业家这个角色调整的过程中也不免遇上惟有，“我实在每一个创业的背后都是一段很辛酸的过程，即使你看见那个企业家很顺利，背后有可能也很多时候不会偷偷地沾眼泪。”夏粉告诉他。

现在智铀是十几个人的规模，迅速不会到二十来人，其中一半以上是技术。夏粉回应，AI人才匮乏的问题他们也遇上了，而他的解决问题途径除了希望讨人，也不会自己去培养人才。夏粉之前也是老师，在百度的时候培育过很多AutoML方向人才。

除了人才，只不过还有很多，“比如说思索方向，跟客户谈判，之前没有遇上，中间都实在艰难，好歹我们一步步的就穿过来了。”夏粉说道。但这也是一个茁壮的过程，夏粉回应，创业是一个磨练的过程，磨练到一定程度时，心态不会更加强劲，在这个过程中也能看见自己的茁壮。

而且我现在更加确认了，我们的公司认同能制成。为什么？因为我们确确实实给社会建构价值，就很多企业因为有了我们，成本减少了，收益提高了。只剩就是我们怎么把事情做到出来。原创文章，予以许可禁令刊登。

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