8月 5 日，FMI2017 第三屆“國際人工智能與大數據高峰論壇”在北京國家會議中心召開，本屆峰會由飛馬網主辦，聚焦于前沿人工智能技術與產業應用。eBay、百度、科大訊飛、第四范式等知名科技公司的技術負責人悉數到場進行分享。作為人工智能行業領軍人物，第四范式聯合創始人、首席架構師胡時偉，第四范式聯合創始人、首席研究科學家陳雨強受邀出席大會，并作為人工智能專場的出品人頒發深度演講，為解決人工智能產業應用的實際問題提供解決思路。

（圖為第四范式聯合創始人、首席架構師胡時偉在FMI上頒發演講）

當下各個企業都想借力人工智能技術，那么技術究竟應該用于哪些場景、如何更高效率地應用？對此，深耕人工智能研發工作多年的胡時偉認為，在實際商業環境下，企業要完成智能升級，首先需要考慮的是做到人工智能應用的敏捷開發，即在最優投入產出比下，開發團隊、設計團隊利用最小成本代價，最大程度驗證出機器學習與自身業務結合的可行方式。在機器學習辦事研發中，企業過去的工作重心在機器學習自己，調參、特征工程、模型評估、模型上線這些工程的事情占了大量時間，而問題的定義、數據的采集所占時間較少，胡時偉認為這不是最佳方式。他體現，無論是通過戰略合作、還是使用第三方平臺，絕大多數企業開發機器學習辦事時都應該將工作重心放在如何采集優質數據、定義恰當問題等，與業務息息相關的工作上。得益于第四范式·先知等人工智能平臺的出現，讓算法和架構能力被產品化并被開放，未來企業與對手之間比拼的將是對自身業務的理解能力。

（圖為第四范式聯合創始人、首席研究科學家陳雨強在FMI上頒發演講）

明確了人工智能技術的“落腳點”之后，如何降低算法的門檻、讓每個企業都能夠無障礙運用“高精尖”的人工智能能力，機器學習全球領軍人物陳雨強在大會上分享了第四范式最新研發的算法“FeatureGo”。該算法能夠自動計算出最佳的特征組合，有效解決用戶在機器學習過程中做特征難、調模型參數難的問題，現已成功封裝到第四范式的“先知平臺”中。陳雨強體現，在解決實際問題中，目前業界傾向于使用邏輯回歸LR(Logistic Regression)模型，為增強LR模型的學習能力和表達能力，特征組合是常用且有效的方法。然而，想要獲得特征組合并非易事，有時甚至會“遙不成及”。首先，特征組合的復雜性與專業性要求操作者必需具備充分的機器學習知識儲備、較強的業務理解能力，以及三到五年的實踐磨練。此外，，即使是資深的數據科學家，特征組合也是其建模過程中耗費精力最多的環節之一，而且無法保證最終效果的提升。第四范式自主研發的FeatureGo算法，讓機器能夠自動地計算出最佳的組合特征，有效解決了以往報答添加組合特征的高門檻與低效問題。除此之外，FeatureGo也增加了模型的可解釋性，進一步促進人工智能技術在工業界的敏捷落地。

在企業轉型升級新時代，如何找到人工智能與工業應用的最佳結合方式，成為本屆FMI 2017 峰會最受關注的話題之一。隨著FeatureGo等前沿機器學習算法的封裝，擁有高維算法和極致工程能力的大規模機器學習平臺——第四范式“先知平臺”，重新定義了企業與人工智能的距離，幫手更多企業無障礙地享受人工智能的辦事，強勢布局未來商業制高點。

關于第四范式

第四范式是國際領先的人工智能技術與辦事提供商。第四范式具備國際頂尖的機器學習技術，能夠對數據進行精準預測與挖掘，幫手企業提升效率、降低風險，獲得更大的商業價值。團隊已為金融、電信、互聯網等 100 多個企業成功打造人工智能解決方案，是人工智能工業應用的引領者與踐行者。 2016 年 12 月，第四范式榮獲“吳文俊人工智能科學技術獎”創新獎一等獎，該獎被譽為“中國人工智能界最高獎”，歷年只授予高校、實驗室和科研機構，第四范式是唯一獲得該獎項的企業。 2017 年 5 月，第四范式入選"Gartner 2017 Cool Vendor” ,是國內唯一入榜的通用平臺型人工智能公司。