《信息技術(shù)人工智能面向機器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架和功能要求》是由國家人工智能標準化總體組規(guī)劃、中國電子技術(shù)標準化研究院牽頭，華為技術(shù)有限公司等三十多家企業(yè)、高校和研究所共同編制的人工智能首批團體標準之一。
該標準給出了面向機器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)框架，規(guī)定了系統(tǒng)整體及各組件的功能要求，適用于各領(lǐng)域人工智能系統(tǒng)及解決方案的規(guī)劃、設(shè)計，可作為評估、選型及驗收的依據(jù)。
該標準對產(chǎn)品能力有著極高要求，通過測試的難度很大。標準中共提出了17個大方面共81條要求，涵蓋了對機器學(xué)習(xí)、多算法管理、異構(gòu)資源調(diào)度等核心能力，提供數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型開發(fā)、模型訓(xùn)練、模型推理服務(wù)發(fā)布的端到端能力；
面向機器學(xué)習(xí)的AI系統(tǒng)應(yīng)支持各領(lǐng)域不同場景AI應(yīng)用對機器學(xué)習(xí)引擎、模型庫、數(shù)據(jù)管理、異構(gòu)資源池、分布式計算調(diào)度、算法服務(wù)、運維管理及接口等方面。
作為面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，華為云ModelArts憑借卓越的綜合能力，首批通過了測試并獲得權(quán)威的人工智能產(chǎn)品測試證書。
ModelArts平臺為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注能力，大規(guī)模分布式訓(xùn)練和自動化模型生成等模型能力，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。
同時，在近日舉行的第四屆國際圖像識別競賽WebVision中，華為云EI基于ModelArts訓(xùn)練大規(guī)模圖像分類模型和先進的分布式訓(xùn)練方法，縮短超大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練時間，以82.97%的準確率擊敗來自全世界的94支參賽隊伍獲得冠軍。
WebVision 競賽由蘇黎世聯(lián)邦理工（ETH）、Google Research、卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）等共同組織，是目前圖像識別領(lǐng)域最權(quán)威的競賽之一，被業(yè)界譽為人工智能“世界杯”。
為了賦能生態(tài)，進一步加速AI產(chǎn)品的開發(fā)與落地，華為云EI還發(fā)布在ModelArts基礎(chǔ)上構(gòu)建的開發(fā)者生態(tài)社區(qū)，目前該生態(tài)社區(qū)已經(jīng)擁有10萬+開發(fā)者，且與50多所高校展開合作。
此外，華為云EI也已逐步應(yīng)用在醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、建筑、園區(qū)等10大行業(yè)的600+個項目應(yīng)用落地。
