AI版 “←2017 2019→”

从2017年到2019年,5G技术从标准化迈向商用,推动了人工智能的快速发展。期间,人工智能政策落地,技术成果涌现,包括5G、深度学习等。2019年,中国AI企业数量超过4000家,AI技术渗透各行各业,催米科技等企业在云计算、数据分析和AI领域取得显著成就。

距离2019年结束,

不到一个月了……

大家准备好迎接2020年了吗?

一到年终岁末,

人们很容易陷入回忆和比较中,

这不,

←2017 2019→ 最近刷爆了朋友圈

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(单身狗的无助。。。)

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(咦,头发都去哪儿了)

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(你已中年,请自觉泡枸杞……)

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(人老了,建议亲穿秋裤哦o(╯□╰)o)

2017-2019,改变的不止是生活方式,还有飞速发展的时代。

2017年12月21日,第五代移动通信结束“5GNR”首发版在RAN第78次全会代表的掌声中正式冻结并发布,这是5G标准化的一个重要里程碑。

2019年,5G已经从技术名词真正走向商业落地。10月31日,工信部与三大运营商举行5G商用启动仪式,标志着我国5G商用的到来。基站部署速度大幅加快,这将为人工智能(AI)带来很大的性能提升。

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那借着这个热度,下面就来聊聊有关人工智能(AI)的“2017-2019”吧。

2017年,出现了8项新增技术成果,其中包括5G、人工通用智能、深度学习、深度强化学习、数字孪生、边缘计算、无服务器PaaS以及认知计算。

2017年,是人工智能政策集中落地的时间。

2017年,人工智能首次写入政府工作报告。

2017年,人们对深度学习的发展寄予了厚望,众多资本涌入人工智能的各个领域,最好的例子就是AlphaGo的胜利。

2019年,中国的人工智能企业数量超过4000家,位列全球第二。同时,我国的人工智能产业在数据和应用层方面的发展处于全球较领先的位置。

2019年,技术的创新和发展超出了我们的想象。据《2019年AI趋势报告》来看,从AI到“+AI”,人工智能正以可见的速度渗透到各行各业中,如手机、零售、驾驶、社交等,都有着很多创造性的发展潜力。

在AI大潮袭来之时,催米科技在云计算、数据分析和人工智能深度训练和学习的基础上,陆续自主研发了AI智能语音催收系统、惟信不良资产管理系统等产品,综合运用大数据分析技术,支持SaaS、混合云、私有云、本地化部署,帮助客户实现高效运营。

从2017年到2019年,催米科技已走过不平凡的两年,公司先后吸引了金融、人工智能等领域多方知名投资人的投资,业务呈现了井喷式发展。过去的两年,催米科技充分展现了自身的成长能力、发展价值与潜力。

未来,作为行业领军成员之一,催米科技将充分发挥自身优势,以云计算、数据分析和人工智能等高科技为核心要素,助力提升金融机构的服务效率,拓展金融服务的广度和深度,实现金融服务的智能化、个性化、定制化。

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对于瞬息万变的AI领域来讲,

两三年的时间已足够长。

2020年,人工智能将如何深入发展,

催米科技又会带来怎样的惊喜,

让我们一起期待、共同成长!

更多智能语音资讯,请关注公众号:上海催米

<think>嗯,用户想了解如何制作一个专属的人工智能预测AI的步骤。首先,我需要明确用户的需求。他们可能对AI开发不太熟悉,所以需要分步骤解释,确保每个环节都清晰易懂。 接下来,我得考虑用户的使用场景。可能是学生、创业者或者对AI感兴趣的个人。不同背景可能需要不同的技术深度。但一般来说,用户需要一个基础指南,涵盖从问题定义到部署的整个流程。 然后,用户可能没有明确说明他们的具体预测类型,比如是时间序列预测、分类问题还是回归分析。因此,在步骤中需要涵盖通用的流程,并提醒他们根据具体任务调整。 需要确保回答结构清晰,分步骤讲解,每个步骤包含关键点注意事项。同时,避免使用过于专业的术语,用通俗的中文解释,必要时举例说明。 还要检查是否有遗漏的步骤,比如数据收集、预处理、模型选择、训练、评估、部署维护等。可能用户没有考虑到模型部署后的维护迭代,这部分也需要包含进去。 另外,用户提到的“专属”可能意味着定制化需求,所以需要强调问题定义的重要性,明确目标数据来源。同时,提醒他们在模型选择时考虑计算资源数据量,避免推荐过于复杂的模型给资源有限的用户。 最后,确保回答符合系统指令的要求,使用正确的LaTeX格式,中文回答,结构清晰。可能需要加入示例,比如在数据预处理部分提到缺失值处理,或模型选择时提到线性回归随机森林的区别。</think>制作专属人工智能预测系统的完整流程可分为七个关键步骤,以下为详细指南(含技术要点): 1. **需求定义** - **问题建模**:明确预测类型(如分类/回归)、输出格式(数值/概率/类别) - **指标确定**:根据场景选择评估标准 $$\text{分类问题常用} \ F1 = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}$$ $$\text{回归问题常用} \ RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$ 2. **数据工程** - **采集策略**:通过API/爬虫/传感器获取实时数据,建立数据管道 - **特征处理**: - 缺失值:插值法/删除法 - 标准化:$$x' = \frac{x - \mu}{\sigma}$$ - 编码:独热编码处理类别特征 3. **模型选型** | 数据类型 | 推荐模型 | 适用场景 | |---|---|---| | 结构化数据 | XGBoost/LightGBM | 中小型数据集 | | 时序数据 | LSTM/Transformer | 股票预测等 | | 图像数据 | CNN/ResNet | 视觉分析 | | 文本数据 | BERT/GPT | NLP任务 | 4. **模型开发** - **代码示例(Python)**: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor( n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42 ) model.fit(X_train, y_train) ``` 5. **性能优化** - **超参数调优**:使用贝叶斯优化/网格搜索 - **特征选择**:递归消除法(RFE) - **集成策略**:Stacking/Blending方法 6. **部署方案** - **服务架构**: ``` [数据输入] → [预处理模块] → [模型推理] → [API输出] ↑ ↑ ↑ [监控系统] ← [日志系统] ← [异常检测] ``` - **推理加速**:使用ONNX/TensorRT转换模型 7. **持续迭代** - 建立数据回流机制 - 设计A/B测试框架 - 实现模型本管理(如MLflow) **注意事项**: 1. 计算资源:GPU加速推荐使用CUDA 11.x + cuDNN 8.x 2. 合规性:确保符合GDPR等数据隐私法规 3. 容错设计:添加输入数据校验层(如Great Expectations) 进阶建议:对于关键业务系统,建议建立特征存储(Feature Store)模型监控看板,实时跟踪预测偏移(Prediction Drift)指标: $$Drift = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} |\hat{y}_i^{prod} - \hat{y}_i^{test}|$$
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