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          數(shù)據(jù)科學(xué)路上,廈門(mén)航空與九章云極手牽手

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          日期:2020-11-09 09:57:08    來(lái)源:榕城網(wǎng)    

          九章云極協(xié)助廈門(mén)航空培訓(xùn)業(yè)務(wù)用戶(hù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)踐

          為推動(dòng)廈門(mén)航空數(shù)字化轉(zhuǎn)型, 將人工智能深入應(yīng)用到業(yè)務(wù)前線(xiàn), 廈門(mén)航空信息研究院和數(shù)據(jù)管理處聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)合作伙伴九章云極DataCanvas對(duì)業(yè)務(wù)部門(mén)用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)方面的培訓(xùn)與交流。數(shù)據(jù)科學(xué)如何應(yīng)用到企業(yè), 業(yè)務(wù)用戶(hù)與技術(shù)用戶(hù)如何融合進(jìn)行業(yè)務(wù)的創(chuàng)新, 是目前在應(yīng)用實(shí)踐上較為普遍的挑戰(zhàn), 廈門(mén)航空此次面向用戶(hù)的培訓(xùn), 為行業(yè)客戶(hù)做出示范。

          本次用戶(hù)培訓(xùn)主題是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型研究”, 分為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模, 數(shù)據(jù)科學(xué)研究, 數(shù)據(jù)應(yīng)用案例三個(gè)板塊。AI從專(zhuān)家模型到數(shù)據(jù)模型,再到以“知識(shí)+數(shù)據(jù)”的雙驅(qū)動(dòng)認(rèn)知推理和決策智能模型的進(jìn)階, 機(jī)器學(xué)習(xí)如何從數(shù)據(jù)中分析獲得規(guī)律, 并利用規(guī)律對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè), 從而對(duì)我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行程度不同的決策輔助。

          廈門(mén)航空信息研究院主任研究員吳子軒博士

          為了讓用戶(hù)對(duì)算法更有感知,廈門(mén)航空信息研究院主任研究員吳子軒博士進(jìn)一步從學(xué)術(shù)角度介紹了分類(lèi)和回歸的算法, 決策樹(shù), 機(jī)器學(xué)習(xí)算法Xgboost, 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等的示范。如何評(píng)估模型效果, 廈航經(jīng)過(guò)數(shù)十個(gè)項(xiàng)目的探索, 總結(jié)出基于數(shù)學(xué)指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)、業(yè)務(wù)指標(biāo)的模型綜合評(píng)估體系, 也是數(shù)據(jù)科學(xué)落地到企業(yè)是管理、技術(shù)與數(shù)據(jù)融合的充分體現(xiàn)。

          廈門(mén)航空基于AI的研究已經(jīng)持續(xù)多年, 在經(jīng)管、運(yùn)控、機(jī)務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域內(nèi)幾十個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景取得實(shí)效, 也深知業(yè)務(wù)專(zhuān)家的加入將對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)目標(biāo)的定義起決定性作用。而算法和計(jì)算機(jī)工程的兩道門(mén)檻為跨領(lǐng)域協(xié)作帶來(lái)了困難, 業(yè)務(wù)用戶(hù)對(duì)于業(yè)務(wù)的洞察敏銳, 但缺乏對(duì)于算法的理解和認(rèn)知以及較為欠缺計(jì)算機(jī)編碼技能。通過(guò)DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái), 讓業(yè)務(wù)專(zhuān)家與技術(shù)專(zhuān)家能夠進(jìn)行高效協(xié)作與融合創(chuàng)新。

          九章云極資深工程師孫冰

          九章云極資深工程師孫冰進(jìn)一步就數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)針對(duì)業(yè)務(wù)用戶(hù)的使用進(jìn)行演示與示范。通過(guò)DataCanvas APS——集數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、算法實(shí)現(xiàn)、模型開(kāi)發(fā)、模型發(fā)布、模型生產(chǎn)化管理于一體的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái), 數(shù)據(jù)科學(xué)家通過(guò)編碼、IT工程師通過(guò)拖拉拽以及業(yè)務(wù)用戶(hù)通過(guò)自動(dòng)建模能夠無(wú)縫融合協(xié)作編排落地業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

          數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的過(guò)程, 既是一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題, 也是一個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題, 更是一個(gè)管理學(xué)的問(wèn)題。優(yōu)秀的管理是集權(quán)和分權(quán)的調(diào)和, 是在響應(yīng)市場(chǎng)和發(fā)揮組織力量之間, 求取最佳組合的平衡藝術(shù)( 安迪·格魯夫《高產(chǎn)出管理》) 。數(shù)據(jù)科學(xué)與業(yè)務(wù)組合模式的多樣性也正是九章云極DataCanvas和行業(yè)客戶(hù)不斷探索,復(fù)盤(pán)與共同進(jìn)步的過(guò)程, 是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在多輪驅(qū)動(dòng)中逐步演進(jìn)與發(fā)展的實(shí)踐。

          免責(zé)聲明:市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn),選擇需謹(jǐn)慎!此文僅供參考,不作買(mǎi)賣(mài)依據(jù)。

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