雙重黑科技加持的的華為云圖深度學(xué)習(xí)
作為ModelArts的關(guān)鍵新特性之一，ModelArts圖深度學(xué)習(xí)的核心是華為云圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，底層則是業(yè)界領(lǐng)先的華為云GES圖引擎和ModelArts深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以說是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。
華為云圖引擎曾獲得2018年數(shù)博會“新技術(shù)”和“黑科技”兩大獎項。華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts則奪得2019年數(shù)博會“黑科技”獎和全球智博會產(chǎn)品金獎。
結(jié)合華為云兩大重量級人工智能技術(shù)，經(jīng)歷漫長時間研發(fā)與測試，在2019中國人工智能峰會（CAIS 2019）上，“華為云新型圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺”斬獲了峰會最高獎項——紫金龍蟠獎。這也標(biāo)志著ModelArts圖深度學(xué)習(xí)服務(wù)的推出已經(jīng)做好了準(zhǔn)備。
ModelArts圖深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用場景
華為云圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭配高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算子構(gòu)建了ModelArts圖深度學(xué)習(xí)新框架，充分解決圖深度學(xué)習(xí)計算性能低，學(xué)習(xí)耗時長，算法場景少的難題，實現(xiàn)一體化的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、大規(guī)模圖分析、圖數(shù)據(jù)存儲管理和企業(yè)級圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的能力。
以圖深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用場景——交通業(yè)務(wù)為例，路網(wǎng)信息可以抽象為圖結(jié)構(gòu)。將圖結(jié)構(gòu)狀態(tài)下的路網(wǎng)信息進(jìn)行建模，在交通模擬的基礎(chǔ)上，ModelArts圖深度學(xué)習(xí)能提供關(guān)鍵道路、擁堵預(yù)測、因果分析、區(qū)域劃分等分析任務(wù)的支持。
此外，利用圖深度學(xué)習(xí)GCN建模道路上的多維屬性，能有效預(yù)測了道路擁堵情況，準(zhǔn)確率達(dá)93%，算法效率比開源框架提升8~10倍。
圖網(wǎng)絡(luò)可從多源數(shù)據(jù)中構(gòu)建用戶關(guān)系圖，采用圖深度學(xué)習(xí)等技術(shù)挖掘犯罪團(tuán)伙、人與事件/物品關(guān)系，重點人員關(guān)系變化，如工地安全帽檢測和識別： ModelArts圖深度學(xué)習(xí)支持多樣性數(shù)據(jù)輸入，可以進(jìn)行各類圖像之間的關(guān)系表達(dá)；大幅度減小傳統(tǒng)檢測中繁瑣的對比操作，降低人工成本?？焖贉?zhǔn)確捕捉視頻/圖像內(nèi)容關(guān)聯(lián)性，提供高效的安全監(jiān)測服務(wù)。大數(shù)據(jù)規(guī)模下檢測速度更快；可以實現(xiàn)非監(jiān)督/弱監(jiān)督/小樣本下的異常檢測，有效解決監(jiān)督信息獲取困境，提高生產(chǎn)、運營安全等級。
金融業(yè)務(wù)場景下，ModelArts圖深度學(xué)習(xí)可以從用戶資金交易、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、媒介關(guān)系中挖掘欺詐、洗錢、循環(huán)轉(zhuǎn)賬、信用卡套現(xiàn)等行為。通過圖深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合圖的可視化手段，幫助分析網(wǎng)絡(luò)中的異常交易行為，相比CNN算法精度提升5%以上。
9月18日-20日，一年一度的華為全聯(lián)接大會（HUAWEI CONNECT 2019）將在上海世博中心世博展覽館隆重開幕。本次華為全聯(lián)接大會以“共創(chuàng)智能新高度”為主題，將發(fā)布云和AI的最新產(chǎn)品與解決方案，分享如何應(yīng)用云和AI的技術(shù)，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最新實踐。此次大會上，ModelArts圖深度學(xué)習(xí)也將作為重頭戲為大家展示。
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