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自动特征工程，获取一个非常丰富的特征空间；反对自动化机器学习和构建自学，通过更加全面的算法自由选择和参数优化提高模型预测准确率。目前MaximAI早已构建了算法的自动化优化，即Auto Machine Learning，AutoML所指的是“用作优化AI”的AI，建模者只需代价最多的操作者(上载、自由选择和评估)，利用云AI平台的能力才可取得具备一定精度的机器学习模型。这意味著像基于Android对外开放应用于一样，用户可以基于天云的PaaS化AI平台去建构机器学习模型，减少了AI在企业市场的应用于门槛。据腾讯研究院预测，到2020年，市场对AI应用于的市场需求将快速增长300%，但是AI人才供给领先AI市场发展好比一大截，客观上为AI能力的普及造成了难题。

PaaS化AI平台能获取一些基础的AI能力，从工具层面应从似乎比从零培育AI人才远比更容易。MaximAI 早已应用于金融领域，在大型银行、保险、互联网金融顺利落地，在某大型银行案例中，构建高达78%的高风险客户准确识别率，客户申请人欺诈识别率提高20%以上。AI作为面向未来的标准化技术，必不可少大数据的承托，天云大数据本次在会上发售了百万原生代码规模的HTAP数据库产品：Hubble，来源于hubble space telescope（哈勃望远镜），似乎也抱有了天云大数据的期望。Hubble既能反对OLTP，同时又能反对OLAP的数据库，一站式的解决问题联机查找问题，需要部署众多的数据库组件。

另外，Hubble可以用于JAVA SDK、JDBC客户端、SQL等多种采访方式为前端应用于提供数据的采访。在现场了解到，Hubble的三大特性是动态离线高速入库、超高所发、全部SQL标准。

动态、离线高速入库符合各种入库必须，并反对动态入库，反对离线批量读取，并反对多节点的ACID；反对超高所发即反对大规模用户采访，反对上万用户在线动态低所发改动和查找；hubble反对全部标准SQL的语法，获取各种分类、汇总等统计资料公式，及OLAP分析。Hubble的典型应用于场景还包括，历史数据查找，全量数据存储，统一格式查找，从而构建对核心交易的减负，并确保全量数据的在线。在游戏和电商数据分析，可以反对海量的游戏、电商数据的存储，便利对用户展开画像，构建精准营销，并获取秒级的响应速度。

在基础设施监控方面，获取定动态入库，对基础动态数据展开流处置，并动态的获取对基础设施数据的监控。在IOT及传感器数据方面，也可以通过动态入库，对物联网数据展开存储、查找及挖出。据天云大数据官方资料，天云大数据是国内唯一需要同时获取分布式计算平台产品和AI平台基础设施的科技厂商，“AI不是少数人的专利，AI模型的PaaS化（平台即服务）、智能化沦为突破AI产业化应用于的关键。

未来人工智能发展趋势更加不应突显规模化生产能力，让企业提供机器智能像读书一样非常简单。”雷涛如是说。

涉及文章：微软公司的 AI 芯片之路，只不过早已回头了七八年如何基于AI和大数据，改建城市应用于、打造出智慧城市？丨数博会2018原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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