Güzellik 1996'da kazandı! "Domuz yüzü tanıma" yarışması şampiyonu belirledi
Yukarıdaki "CSDN" yi tıklayın ve takip etmeyi seçin
Kritik anda teslim edin!
Bir süre önce teknoloji dünyasını kasıp kavuran "domuz yüzü tanıma" yı hatırlıyor musunuz?
Zhihu'da bununla ilgili yalnızca bir sorunun 350.000'den fazla sayfa görüntülemesine sahip olduğu anlaşılmaktadır. "Domuz yüzü tanıma", JDD-2017 JD Finance Küresel Veri Gezgini Yarışması'nın dört ana rekabet sorusundan biridir. JD Finance JDD'den beri Yarışmanın başlaması büyük ilgi gördü.
Son zamanlarda, "Domuz Yüzü Tanıma" ile ilgili JDD-2017 JD Finance Küresel Veri Gezgini Yarışması, birden fazla PK turundan sonra nihayet kazanan takımı belirledi. Algoritma grubunun ve işletme grubunun "Altın Liste Başlıkları" na bir göz atalım. Şimdi takım!
Algoritma grubundaki her problemin şampiyon takımı:
-
İniş Davranışı Tanıma Şampiyonu: Amigoluk
-
Mağaza satış tahmin şampiyonu: Little Ma Mao
-
Kredi talebi tahmin şampiyonu: Little Tigers
-
Domuz Yüzü Tanıma Şampiyonu: Variety Pig Man
İş ekibi:
-
Şampiyon, saldıran domuz
-
İkinci Xiangchuang Teknolojisi
-
Entropi Katsayı Teknolojisi
Listedeki herkese tebrikler! Kazanan 7 takımın 17'si 90'lı yıllarda doğmuş olmak üzere toplam 20 oyuncusu olması özellikle övgüye değer. Domuz yüzü tanıma açısından ise ticari grubun şampiyonu ve algoritma grubunun şampiyonu Variety Pigman'ın saldırdığı dev domuzların tamamı 90'lı yıllarda doğuyor.Bunlardan saldıran dev domuz takımı bile 96 yaşındaki güzel bir ekip üyesi.
Büyük rekabetin kapsamlı incelemesi
Bu yıl ve ayrıca ilk JDD JD Finance Küresel Veri Gezgini Yarışması 6 Kasım'da resmen başlatıldı. Sadece bir düzine günlük kayıtta, algoritma grubundaki 3.783 takım da dahil olmak üzere dünyanın her yerinden 4.624 takım katıldı. Toplamda yaklaşık 10.000 oyuncuya sahip 841 takım var.
Katılan bazı takımlar Columbia Üniversitesi ve Carnegie Mellon Üniversitesi'nden, bazıları Tsinghua Üniversitesi, Peking Üniversitesi'nden ve bazıları Lanxiang Teknik Okulu Çin Bilimler Akademisi Bilgisayar Teknolojisi Enstitüsü gibi ulusal düzeydeki bilimsel araştırma kurumlarından ve Microsoft, IBM ve Tencent gibi tanınmış şirketlerden de çok sayıda ekip bulunmaktadır. Bu kez finale kalan oyuncuların arasında Singapur, Hong Kong ve Tayvan'dan arkadaşların da bulunduğu, yaş ortalamasının sadece 25 yaşında olduğu bildirildi.
Yarışmacıların yüksek coşkusu karşısında organizatörden sorumlu ilgili kişi, bu coşkunun önceden beklenmediğini, elemelerde rekabet yoğunluğunun beklentilerin çok ötesinde olduğunu söyledi. Yarışmacıların yarışmanın tüm aşamalarında son derece yüksek profesyonellik göstermesi, finans sektöründe yapay zeka uygulamasının geliştiricilerin ilgisini çekmeye başladığını tam olarak kanıtlıyor.
JD Finance Başkan Yardımcısı ve Teknoloji Ar-Ge Departmanı Genel Müdürü Cao Peng
JD Finance başkan yardımcısı ve teknoloji Ar-Ge departmanının genel müdürü Cao Peng'e göre, elemelerde şiddetli rekabetin ardından, dünyadaki en iyi 20 algoritma ve Çin'deki iş grubunda ilk 16, JD genel merkezinde 48 saatlik kapalı çevrimdışı final yapacak. Bu süreçte, algoritma grubundaki dört problem şampiyonu belirlenecek.Her şampiyon takım 300.000 yuan bonus alacak İş grubu sırasıyla yaklaşık 300.000 yuan, 200.000 yuan ve 100.000 yuan alacak olan şampiyonu, ikinci ve üçüncü sırayı belirleyecek. Ödüller.
Finallerin ardından algoritma grubundaki şampiyon takımın JD Finance'e davet edilme şansı olduğunu belirtmekte fayda var.İş grubundaki mükemmel takım bir iş kurmayı seçerse, JD Finance ve ortakları tarafından kurulan 100 milyar yatırım fonunu paylaşma fırsatına da sahipler.
Mentor yorumları, yapay zeka yeteneklerinin eğilimini vurguluyor
Bu yarışma, hem yenilikçi hem de ticari olan dört rekabet sorusu oluşturdu: Giriş davranışı tanıma, mağaza satış tahmini, kredi talep tahmini ve domuz yüzü tanıma, sırasıyla dört endüstri uzmanı tarafından yönlendiriliyor.
-
Domuz yüz tanıma: Yang Qiang, Uluslararası Yapay Zeka Federasyonu Başkanı, Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bölümü Direktörü, Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
-
Mağaza satış tahmini: Sequoia Capital China Fund Uzman Ortağı Che Pinjue
-
Giriş davranışını tanıma: TalkingData CEO'su Cui Xiaobo
-
Kredi talebi tahmini: Microsoft Research Asia'nın kentsel bilgi işlem alanı başkanı ve American Computer Society'nin seçkin bilim adamı Zheng Yu
Final sahnesinde dört eğitmen yarışmacılar hakkında detaylı bir tartışma yaptı.
Yarışmacılar arasındaki benzerlikler ve farklılıklardan bahseden Zheng Yu, görüşlerini ilk ortaya koyan kişi oldu.Zamanla teknolojinin kendisinde her zaman ilerlemeler olacağına, ancak yeteneklerin geliştirilmesinde riskler olduğuna inanıyordu.
Günümüzde, yetenekleri büyük veri ve yapay zeka alanında geliştirmek, yalnızca okullar tarafından sağlanan birkaç ders kitabına dayanmaktadır.Bu öncül kapsamında, her okulun bu tür kaynaklara veya verilere sahip olacağı henüz tam olarak garanti edilmemiştir. Hem bilimi hem de sahne entegrasyonunu anlayan uygulamalı yeteneklerin nasıl yetiştirileceği büyük bir sorundur!
"Günümüzde genellikle oyuncuların çok tutkulu ve düşünceli olduğu hissediliyor, ancak ifade açısından çok özlü olmadıklarını hissediyorlar. Aslında, ne kadar çok konuşursanız, diğerlerinin hatırlaması o kadar zor oluyor. İfade, günlük hayatta daha fazla eğitim gerektirir ve Yükselt. "Zheng Yu ekledi.
Yang Qiang da bu pratik yetenek ve ifade becerilerinin yaşamda sürekli olarak eğitilmesi gerektiğini düşünerek aynı şeyi hissediyor. Ek olarak, AI ve büyük verinin uygulanmasından bahseden Yang Qiang, uygulamanın anahtarının hala yetenekle yakından ilgili olduğunu söyledi!
Che Pinjue ve Cui Xiaobo ayrıca yetenek eğitiminin çeşitliliği ve algoritmaların ve modellerin ticarileştirilmesi konusundaki fikirlerini açıkladılar.
Rekabetin arkasında: JD Finance neden yapay zeka yetenek seçimi şöleni yapıyor?
JD Finance tarafından düzenlenen JDD yarışmasından bahsetmişken, bu anahtar kelimeleri - "veri", "sahne" ve "açık" görmezden gelemeyiz. Bu, JD Finance'in bu yapay zeka yetenek seçimi yarışmasındaki oyunun anahtarı olabilir. .
Veri avantajları JD Finance'i daha profesyonel hale getirir
Oyundan önce JD Finance CEO'su Chen Shengqiang, veri ve senaryoların yapay zekanın öncülü olduğunu söyledi. JD Finance, veri ve senaryolarda kendine özgü avantajlara sahiptir ve verileri ve senaryoları açık fikirli bir şekilde birleştirmeye ve herkese sunmaya isteklidir.
Bu yarışmada, JD Finance'in veri açısından biriktirdiği avantajlar tam olarak gösterilmiş ve domuz yüz tanıma yarışması şampiyonu "Değişken Domuz Adam" ekibinin görüşleri de teyit edilmiştir:
Hepimiz yapay zeka araştırmasının diğer disiplinlerden çok farklı olduğunu biliyoruz.Veriye, özellikle büyük ölçekli, çok boyutlu ve etkili verilere büyük ölçüde bağlıdır.Bu veriler olmadan, modelleri denemenin ve iyileştirmenin bir yolu yoktur. JD Finance JDD yarışmasının yarışmacılar için sağladığı veriler, hem boyut zenginliği hem de büyüklük sayısı açısından benzer yarışmalarda nadirdir.
"Variety Pigman" ekibi, katıldıkları önceki yarışmalarda veri setlerinin birçoğunun "temizlendiğini", yani net, standart ve kolay tanınabilir görüntü materyalleri olduğunu, JD Finance JDD yarışmasının sağladığı veri setlerinin ise Daha efektif.
Örnek olarak "domuz yüzü tanıma" yarışmasını ele alalım.Oyunculara domuzların en gerçekçi ve kapsamlı fotoğraflarını sunmak için, JD Finance'den 20'den fazla AI mühendisi domuz çiftliğinde 2 gün geçirdi. Spesifik operasyon sırasında, 105 domuzun fotoğrafını toplamak için üç gruba ayrıldılar ve sadece bir domuz fotoğrafı için üç kart gerekiyordu. Bu iş yükünün ne kadar olduğu görülebilir. Bu, yalnızca akademik araştırma yapan ekip için değil, aynı zamanda herhangi bir AI geliştirme ekibi için de son derece değerli ve nadirdir.
Son dört yılda JD Finance, pazardaki veri yatırımını artırmaya devam etti ve veri hacmi ve veri işleme yeteneklerinde büyük ilerleme kaydetti.
Şimdiye kadar, JD Finance'in 360 milyon ödeme ve finansal bireysel kullanıcısı var ve günlük yeni veri hacmi, bazı küçük teknoloji şirketlerinin bir yıllık veri artışından daha fazla olan 200 TB'tır. Bu aynı zamanda JD Finance'e veri adı verilen doğal bir veri geni sağlar Yeterli hacim temeldir.
Hepimiz JD Finance'in uzun yıllardır JD.com tarafından biriktirilmiş büyük miktarda kullanıcı verisi, tüccar verisi, işlem verisi, lojistik verisi, ürün verisi vb. Olduğunu biliyoruz.Finansal alanda, JD Finance ayrıca büyük miktarda yatırım verisi ve kredi verisi biriktirmiştir. Ayrıca yabancı yatırım yoluyla daha fazla veri boyutu elde edilebilir. Bu kadar çok veri boyutuyla, JD Finance'in verileri yeterince "kalın" tır.
JDnin kendi perakende ortamı ve finans ortamı nedeniyle, her gün çok sayıda işlem yapılır ve JD Finance verileri, sürekli ve dinamik ayarlamanın özelliklerini sunar.
Yalnızca iniş sahnesi ticarileştirmeye hizmet edebilir
Bu yılın Ekim ayında, JDnin finansal yapay zeka teknolojisi çözümü "JD Super Brain" piyasaya sürüldü. JD Finance'in bilgisayar görüşü alanındaki başarısı olarak, temel teknolojileri temel olarak yüz tanıma, derin öğrenme, görüntü işleme, bilgi grafikleri ve doğal dili içerir ve bunların arasında yüz tanımanın doğruluk oranı% 99,9'a ulaşabilir.
Yapay zeka inişi için pek çok senaryo vardır.JD Finance'in yüz tanımasını örnek olarak ele alırsak, kart delme, otomat alışverişi, kantinler ve market ödemeleri gibi yüz tanımanın teknik yönleri JD Building'de başlatılmıştır.
JD Finance Uygulamasında, kullanıcı yüz ödemesinin açılmasına izin verirse, yüz ödemesi, JD yüz ödemesini destekleyen çevrimdışı satıcı deneyimi mağazasında yapılabilir.Tüm ödeme işlemi, sadece yüzü tarayarak tamamlanabilir.
Ek olarak, JD Finance'in yüz tanıma teknolojisi yalnızca kendi sahnelerine uygulanmaz, aynı zamanda harici çıktıyı da gerçekleştirir. Örneğin, JD Finance'in yüz tanıma teknolojisi, bir bankada yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Bir müşteri iş yapmak için banka gişesine geldiğinde, banka personeli müşterinin kimlik kartı bilgilerini kimlik kartı okuyucusu aracılığıyla okuyacak ve kamera müşterinin ön fotoğrafını yerinde çekecek ve sistem müşterinin yerinde imajını, çevrimiçi doğrulama verilerini ve Kimlik kartından okunan temel kitaplık fotoğrafları çapraz kontrol edilerek personele benzer bir değer sonucu iade edilir ve tüm süreç 1 saniyeden az sürer.
Açık olmayı seçerek, yapay zeka sektörünün gelişimi sürdürülebilir
Yapay zeka sektörü, geniş bir disiplin yelpazesine sahip son teknoloji bir alandır.Ar-Ge ve uygulama konusunda şirketler kendi başlarına mücadele ederse, etki hayal edilebilir.Koordineli bir geliştirme ekosisteminin kurulması inişin anahtarıdır.
Liu Qiangdong, JD Group yıllık toplantısında, tüm teknolojilerin tüm topluma açık olması gerektiğini belirtti.Bu ruh, JD Finance tarafından iyi bir şekilde uygulandı ve JD Finance'in açık ve işbirliğine dayalı bir ekosistem oluşturmasının temel dayanaklarından biri haline geldi.
JDD rekabeti kavramsal olarak JD Financein açılış stratejisiyle tutarlıdır. Teknoloji, finans, akademisyenler ve yatırımı tam olarak birbirine bağlar. Temelde JD Financein açılış stratejisinin destekleyici planlarından biri olarak kabul edilebilir.
JDD rekabeti sayesinde, finans sektöründeki teknoloji geliştiricilerinin ve kullanıcıların ihtiyaçlarını daha iyi bağlamak, JD Finance'in açık stratejisini daha iyi uygulamasına yardımcı olmak ve sosyal kaynaklardan daha fazla destek çekmek mümkündür.
JD Finance çalışanlarının% 50'sinden fazlasının teknik personel olduğu anlaşılmaktadır.JDD yarışması sırasında, JD Finance'in Yapay Zeka Laboratuvarı da ABD'nin Silikon Vadisi'nde resmi olarak faaliyete geçirilmiştir. Motorun modeli resmi olarak oluşturulmuştur ve gelecekte JD Finance'in açık konsepti altında yapay zeka konusunda daha fazla ilerlemeyi dört gözle bekleyeceğiz.
