réseau nuage chasse [Pékin] 12 Juillet rapport
11 juillet 2019, organisé par l'expérience même de l'apprentissage Graphique Innovation 2019 Conférence et les données du graphique de test pôle conférence de la plate-forme de modélisation tenue à Beijing Pacific Hôtel. La conférence a invité l'industrie à 203 chef de représentants des entreprises, des médias et des invités, ont lancé ensemble une discussion et d'échange sur le plus chaud actuel graphique du réseau de neurones, le temps de démarrage et témoin de la première plate-forme de modélisation de données cartographiques auto-développées du pays .
première carte de plate-forme de modélisation des données de la Chine - Recouvrement
La Chine a besoin d'innovation
Ceci est une ère de l'intelligence d'affaires est majestueux, le développement des fournisseurs et des données de plus en plus près, le Ministère a créé les titres de l'algorithme octet battant hausse, Deepmind puis a explosé avec la victoire sur AlphaGo Li Shishi des possibilités de renseignement de la machine, Ali et Huawei ont été introduites puce AI, le support sous-jacent également ouvrir la voie à changement.
La façon d'atteindre intelligente Il y a beaucoup, dans le passé, les entreprises utilisées pour former le réseau de neurones par l'apprentissage en profondeur, mais en termes de l'exploration de données relationnelles, fait toujours défaut. Figure réseaux de neurones, a un potentiel énorme en termes de la relation entre l'exploration de données devient le monde universitaire de point chaud et de l'industrie des investissements en R & D.
ère AI des percées dans la croissance des entreprises clés
2012-2018, seulement six ans, la technologie AI a apporté de grands changements. Par exemple, l'apparence CNN, pour ainsi briser la vision par ordinateur, les paiements brosse visage, brosse visage dénoyautées, pilote automatique développé très rapidement, RNN permettre le traitement du langage naturel ont fait de grands progrès, comme la traduction automatique, assistants intelligents ces applications sont de plus en plus mature .
Cependant, les données générées dans ce monde, pas seulement l'image ou de la voix, plus d'une donnée relationnelle a une relation spécifique. Selon le rapport de BCG montre que après avoir entré l'âge de l'Internet, les données générées par une forte augmentation des affaires, mais pour être efficaces, mais utilisent jusqu'à 40%.
Celui-ci a une raison très importante est que les données de la relation n'a pas été utilisé efficacement. Les données de l'IA comme combustible, n'est pas utilisé est effectivement la clé de la croissance des entreprises ne peut pas être réalisé une percée.
Figure émergence de réseaux de neurones, donnera pleinement à la relation entre les données d'énergie, les entreprises dans le domaine de l'IA en compétition pour une autre grande opportunité.
Les données cartographiques plate-forme de modélisation
Comment résoudre l'atterrissage difficile
Figure réseau de neurones est apparu fin, est une technologie relativement nouvelle, il a une forte capacité, y compris la capacité à adapter plusieurs types de données sur la relation entre la capacité d'apprentissage et les compétences de raisonnement logique. Comment ces puissantes fonctionnalités dans les applications d'entreprise vont? Pour réaliser vraiment la technique d'atterrissage est en fait très difficile.
La première est l'évolutivité du système, dans la scène industrielle, les données du graphique sont des millions de niveau de millions, le système doit avoir la capacité de traiter des données à grande échelle. Suivi par modèle GNN d'efficacité adaptative distribuée, le développement des grandes aujourd'hui données distribuées a été très mature, mais il y a deux problèmes dans la gestion de la carte de données, les premières données cartographiques ne sont pas facile à couper, et la seconde est l'origine de la base de données cartographiques a longtemps été considéré comme le début de la conception est principalement ajouts et les suppressions changement recherche, mais la modélisation dISTRIBUÉ GNN plus de considération est l'efficacité des données pour un débit de fonctionnement particulier et l'extraction de données.
Très Mortem passé beaucoup de temps d'essai et de recherche, à travers l'exploration et la réflexion dans les affaires pratiques et a constaté que pour résoudre ce problème, il est nécessaire d'adapter les programmes et les données stockées dans le mode de fonctionnement sous-jacent.
architecture technologique sur mesure
Évolutivité et l'efficacité est une condition nécessaire à un système capable de plancher réel d'ingénierie, ce sont des données très expérimental dans la figure explorer la modélisation quelques années, les caractéristiques entièrement intégrées et des difficultés carte modélisation des données, nous avons développé un ensemble de construction de la ligne meurent besoins du moteur de données sous-jacentes. Cadre technique:
Le noyau de la technologie trois châssis intermédiaire, à savoir la couche de stockage, la couche d'exploitation et de la couche de modélisation est extrêmement données de contrôle pour les caractéristiques de la figure développement sur mesure.
couche de mémoire stratifiée sur l'opération visée au moteur de stockage figure, les données principales extraites de la carte l'interface de la figure distribuée de stockage et de manipulation de données. Dans cette couche de conception, ils autour de la partition figure, la conception structurelle et des données cartographiques stockées, et une conception du système d'index et l'optimisation des données entières à beaucoup de travail de développement pour soutenir le fonctionnement efficace des données de couche supérieure, comme un aléatoire marcher, comme le sous-échantillonnage de la figure.
Dans la couche modèle, en utilisant les mécanismes de passage de message, et parce que le support inférieur un fonctionnement efficace des données, l'électrode de test a plus de place pour compléter les propriétés GCN travaux d'adaptation Fig.
Les indicateurs de performance montrent:
Moins de 20 ans pour compléter un million composition de noeuds, pour 100 millions de noeuds, 500 millions de données côté de l'échelle, dans l'agent 10 a seulement besoin de temps la composition 150s. A la lecture de la performance, testé les performances des sous-graphes échantillonnés sur cet indicateur, connaîtra un contrôle très de temps sous 100ms, pour atteindre une telle efficacité, les graphiques sur le calcul de la situation du retard ne se produit pas.
Produits pour la valeur d'entreprise
Superposition est le premier pour soutenir l'apprentissage de la profondeur de la plate-forme de modélisation des données cartographiques de la classe de l'entreprise, la fourniture de modèles de service unique. Dans le modèle de service SAAS plus en plus populaire aujourd'hui, ne font absolument financière, faire commerce de détail, les entreprises de soins de santé ne ont pas besoin de dépenser d'énormes efforts pour construire une plate-forme à partir de l'étape du sol par étape, qui prend les coûts des ressources, les coûts de main-d'uvre, les coûts de temps ne sont pas petits surveiller. division détaillée du travail, les professionnels de faire des choses professionnelles continuent de progresser toute notre société, une condition importante pour une productivité accrue.
L'abaissement du seuil de l'entreprise
Atlas est devenu une pile de grande échelle des données cartographiques distribuées capacités de modélisation pour fournir des opérations côté Web, les organisations peuvent commencer à l'utilisation directe, aucun expert ne peut également être modélisé. En second lieu, l'ensemble du processus de modélisation pour consolider la plate-forme, la fin des coûts d'entretien du modèle sont considérablement réduits.
Superposition scénarios applicables varient
Aujourd'hui, presque toutes les entreprises sont le développement des entreprises sur plusieurs lignes, ce qui suit peut être une activité principale, il y a plusieurs scénarios de secteurs d'activité. Superposition peut répondre aux besoins de plusieurs scénarios d'entreprises.
Les données cartographiques de modélisation des résultats commerciaux sont en circulation
Cette année, un concept très populaire appelé la technologie de Taiwan, des ensembles de données, ce qui signifie que les différents types d'entreprise commerciale, les données de différents types de scènes ensemble des données de production. C'est de deux ans derrière une grande tendance, la modélisation graphique peut procéder à partir des données associées, intégrera tous les types de modélisation des données, en grande partie à améliorer les résultats des entreprises.
scénarios
Carte des données est la meilleure caractérisation de la relation entre les données, vous pouvez utiliser la scène d'affaires est très riche, dont deux grandes catégories de contrôle des risques et la commercialisation des scénarios d'entreprise, permettant à l'industrie.
Identifier les comptes de risque
Dans une expérience extrême savoir que le produit, le modèle de risque a été utilisé identification de compte GCN. Utilisation du compte, les dispositifs, les données IP et leur relation est modelé, puis est entré dans le modèle figure, GCN ils apprendront certains modèles, tels que le graphique biparti haute densité (comme indiqué ci-dessous).
GCN sur l'indice AUC amélioré de 1,2 fois, 1,5 fois pour améliorer la robustesse des résultats est un modèle dans le cycle de mise à jour. Cela montre que le GCN voir avec l'identification des risques est un moyen sain, sûr et durable de la confrontation.
fraude à l'assurance auto
la modélisation des données figure est également très approprié de détection de fraude à l'assurance. Il y a beaucoup de données avec les accidents de véhicules, par exemple, les données des dommages du véhicule, y compris les rides, les bosses, fissures, rayures, etc., des informations d'attributs du véhicule, comme chaque voiture provient de différents fournisseurs, différentes années, ne sont pas la même version . Il existe une relation très complexe entre ces données, par exemple lorsque le moteur est endommagé du véhicule, ils seront souvent accompagnés d'autres parties endommagées.
La figure est mieux en mesure de décrire les données sous forme de rapports, par la construction Figure réclamations d'assurance automobile, l'utilisation de la carte du réseau de neurones, vous pouvez trouver de très bons modèles de risque, tels que les risques en ligne, le risque de voitures d'occasion, les personnes blessées pengci, réclamations personnel questions et ainsi de suite.
Dans la pratique, essentiellement une efficacité de production d'augmentation de centuple et obtenir grande perte de valeur.
Identification des risques d'entreprise
Dans le secteur financier, en temps réel pour déterminer le risque des entreprises de prêt, des prêts d'ajustement en temps opportun, ce qui réduit le risque est également très important. Selon les entreprises publiques d'information, l'information des sociétés affiliées, de l'information des actionnaires, de l'information de la chaîne de l'industrie, etc., aux données cartographiques de construction, en utilisant le calcul de la carte d'analyse de point d'accès de l'opinion publique, l'analyse de la dynamique de l'entreprise, et les politiques de prêt des changements en temps opportun pour les entreprises.
AI seconde moitié des billets
Dans le présent et l'avenir des données en constante expansion, avec les données cartographiques pour augmenter la force technologique de l'entreprise sera une solution importante qui peut atteindre l'efficacité globale du saut de l'industrie.
Le développement rapide d'un calcul. Toutes les données du monde peuvent être représentés en tant que structure graphique. La recherche sur les technologies émergentes convolution diagramme du réseau de neurones, le dessin des mécanismes d'attention, encodeur de diagramme automatique et intégré dans le diagramme d'espace-temps du réseau, etc. sont également approfondissement. Les caractéristiques associées à la combinaison de la structure du réseau de causalité figure, le réseau de neurones est prévu pour obtenir la structure preuve d'explication.
« Figure » a également continué à dynamiser l'industrie. Tels que la fraude financière, les banques de blanchiment d'argent, fraude à l'assurance, la technologie d'entreprise de contrôle des risques dans des domaines tels que l'élaboration d'un grand nombre d'applications dans l'excavation des médicaments, la direction de la recherche de reconnaissance d'image, et d'autres villes vont la sagesse plus profonde, la technologie figure peut être largement utilisé dans le comportement minier anormale développer les connaissances cartographie scène, raisonnement relations de nud.
développement axée sur la technologie, l'application de création de la demande, la technologie dessin, défis techniques, les grands besoins de l'industrie. Malheureusement, les entreprises peuvent réaliser la valeur de « carte », mais développé à partir de l'argent de zéro, le personnel et le temps investi n'est pas qui peuvent se permettre. La superposition de la sortie de la construction écologique fournira un maillon clé dans la figure.
