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潛力巨大，深耕AutoML技術(shù)落地應(yīng)用

時(shí)間：2022-03-23 03:24:02 | 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)推廣

時(shí)間：2022-03-23 03:24:02 來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)推廣

IDC預(yù)測(cè)，到2025年，中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)160億美金，2020-2025年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)35.2%。其中增長(zhǎng)潛力最高的子市場(chǎng)：機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)超過(guò)19億美金。(IDC《中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)研究報(bào)告-2020》)

高潛力增長(zhǎng)的另一面，是依然突出的AI技術(shù)落地應(yīng)用的挑戰(zhàn)，從率先應(yīng)用AI技術(shù)的金融行業(yè)可見(jiàn)一斑。IDC關(guān)于金融企業(yè)AI采用挑戰(zhàn)的調(diào)研顯示，建模人員及技能、數(shù)據(jù)量不足成為當(dāng)前最為顯著的挑戰(zhàn)，異構(gòu)算力資源管理、模型可解釋性、模型管理及發(fā)布等挑戰(zhàn)緊隨其后。

盡管AI技術(shù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱潮已涌動(dòng)數(shù)年，具備建模和模型調(diào)優(yōu)技能的人才供不應(yīng)求，模型可解釋性差、管理難度大和發(fā)布效率低等存在已久的難題仍未得到有效解決，也正因?yàn)榇?，企業(yè)對(duì)更開(kāi)放、更高效、更易用的建模工具的價(jià)值愈加認(rèn)可，需求也愈加旺盛。

關(guān)鍵詞：落地,技術(shù),深耕

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