目前传统企业使用机器学习最大的痛点是什么？技术人才的缺乏以及人力资源成本太高！
据近日猎聘发布的人才报告显示，AI人才的平均年薪已达32万以上，远超其他IT技术岗位。在普通从业人员缺乏的背景下，能够创建高级机器学习模型的人数就更加有限了。
不过，即便公司已经拥有机器学习及人工智能工程师，仍旧需要花费大量的时间去搭建定制化的机器学习模型，这个过程十分复杂。
针对这一痛点，智铀科技CEO夏粉博士带领团队开发了自动化机器学习产品“小智”，并在2018年6月13日成功发布，据悉，这是国内首款可私有部署的AutoML商用产品。
一款门槛低、面向AI小白的机器学习产品
AutoML 的概念源自2012年学术界提出的一个新观念——Programming by Optimization（PbO），字面上的意思是指以最优化程序开发，实质上就是要解决编程时人工调校参数的问题。
AutoML更大范围内为世人周知是因为谷歌Cloud AutoML Vision产品的发布，这款产品可以用AI设计AI，让更多对机器学习了解有限的人，把Google级的AI技术运用到产品打磨中，从而降低了使用机器学习的门槛，这也是智铀科技正在做的事情。不同的是，谷歌AutoML目前专注于图像识别领域，智铀科技目前主要以结构化数据为主，致力于为企业带来全流程、自动化的建模和部署能力，帮助企业构建人工智能核心，实现AI驱动。
智铀科技CEO夏粉
夏粉博士毕业于中科院自动化所，拥有15年以上的机器学习领域的研究和应用经验，曾在百度任资深科学家，负责百度超大规模机器学习团队。研发超大规模离散稀疏架构自动化机器学习平台(Pulsar)，覆盖公司 80 % 以上业务线，包括百度最核心的商业变现系统凤巢、金融、糯米等，在公司内部机器学习平台中用户数排名第一。
普通机器学习的流程
使用小智的机器学习流程
据了解，此次智铀发布的产品“小智”，可以自动构建高精度模型，为用户提供从数据预处理、特征工程、模型调参、模型评估、模型预测到结果分析等一站式服务，其参数搜索算法解决了人工调参费时耗力的问题，特征工程算法令组合特征挖掘效率显著提高。
从左至右分别为：智铀科技产品合伙人乔树航、CEO夏粉、市场合伙人李敏
除了用算法实现了自动建模，小智在产品的交互方面也贯彻着简单易用的原则，直观的web界面允许任何人和小智进行交互，不需要AI背景，用户也可以一键完成建模，内置的可视化效果，如ROC曲线图和准确&召回曲线，能够使用户对自己的业务有更深刻的理解。据智铀科技CEO夏粉介绍：“在通用场景下，普通业务人员借助小智也能达到高级建模人员水平。”
支持私有部署，以产品化方式赋能行业
随着互联网+时代的到来，大数据在企业的落地应用正在快速增长，而数据安全，也成为众多企业的顾虑，这也催生了企业对于私有化部署的需求。据悉，小智将以产品的形式提供给行业，除了支持公有云、SAAS模式外，还提供私有化部署。
AutoML 仍然是一个在摸索中的新兴领域，谁能抢占技术占领市场尤为重要。目前，智铀科技已经与金融、医疗、物联网等多个行业的公司合作为其提供服务，产品的功能应用涵盖点击率预估、反欺诈侦测、市场精准营销以及个性化推荐等，满足不同场景的不同需求，同时产品的有效性经过实践验证，不但能够为企业带来收入的增长并且节省成本。
据悉，2018年初，智铀科技获得Pre-A轮融资，洪泰基金领投，投后估值达4亿人民币，之前完成天使轮投资。
夏粉表示：“我们目前正在开展小范围的产品试用服务，下半年，我们将继续打磨产品，并积极拓展行业客户，将自动化机器学习产品部署到各行各业，助力企业优化生产模式、管理模式、营销模式，实现业务模式的转型升级，完成AI驱动变革。公司正在筹备下一轮融资。”