R2.ai的R2Learn2.0：让业务人员成为机器学习问题的最佳解决者

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2023-08-15 00:08:46

介绍

玛丽·雪莱在创作世界上第一部科幻小说《科学怪人》（又译：弗兰肯斯坦）的时候，恐怕没法预见到在一个多世纪后的今天，真的会出现一种脱胎于虚无，却能判断、能决策的存在。人工智能自动化近年来受到了广泛的关注，但在真正的建模工程师和业务人员眼中，却一直只是玩具级别的应用。不但限制重重，繁琐的编程和抽象的参数设置对于小白用户来说，也远远称不上“自动化”。

谁能想到，早在2015年，硅谷就成立了一家致力于开发“帮助创造AI”的AI公司。日前，R2.ai的创始人兼CEO黄一文接受了我们的采访，为我们讲述了他们对于人工智能自动化行业的发展趋势以及产品技术核心的认识。

AutoML对于业务专家的意义

回归本质——业务专家才是机器学习问题的最适解决者AutoML对于人工智能社区来说并不能说是一个新潮的概念，国内国外的企业都陆续推出了自己的AutoML平台。但这些平台的使用者和服务对象往往是建模工程师，虽然能很大程度上提升建模工程师的工作效率，但对于常变常新的业务问题来说，却仍然慢了半拍。

要最大化地利用企业的数据，让需求多样的企业真的能够在业务当中落地机器学习技术，一个普适性强，简单易用且高度自动化的高质量机器学习平台是不可或缺的。而这恰恰是R2Learn2.0的技术特点。傻瓜式操作，零代码实现机器学习小白的福音，数据科学家的得力助手在R2Learn2.0中，R2.ai为业务问题提供了一个端到端、高自动化的机器学习解决方案。

自动化建模的优势

对任何一个建模工程师来说，从0开始建立一个模型都足以成为不眠之夜的噩梦。R2Learn2.0充分利用机器的算力优势，并开发了自学习和自调参技术来进一步提升平台的效率和模型的准确性。

全生命周期管理

R2Learn2.0还将全生命周期管理的概念首次植入到了机器学习自动化领域中。黄一文认为：“大部分企业现在主要关注的问题还是怎样建出更好的模型，但实际上模型的运营也是非常重要的，这就会涉及到模型的全生命周期管理问题。”

未来

黄一文认为：“技术最终是服务于业务的，所以我认为机器学习工具的发展方向是让用户更快更有效地解决业务问题，与商业更好更深结合”。R2.ai为业务人员提供了一个端到端、高自动化的机器学习解决方案，未来可以帮助企业去探知更多他们还没有了解的世界。

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