WAIC2022에 직접 접속丨Jiuzhang Yunji DataCanvas Company는 인과 학습 기술 성과로 멋진 모습을 보였습니다.-일체 포함-php.cn

WAIC2022에 직접 접속丨Jiuzhang Yunji DataCanvas Company는 인과 학습 기술 성과로 멋진 모습을 보였습니다.

'지능형 세계, 무한한 생명'을 주제로 한 2022년 세계인공지능회의(WAIC)가 9월 3일 상하이에서 성공적으로 마무리되었습니다. WAIC는 글로벌 인공지능을 위한 "기술 베인, 애플리케이션 쇼케이스, 산업 액셀러레이터 및 거버넌스 포럼"으로서 글로벌 인공지능 분야에서 가장 영향력 있는 산업 행사입니다.

"WAIC 2022 · AI 개발자 데이"는 WAIC 컨퍼런스의 가장 중요한 기술 포럼 중 하나로 "AI 개발자가 실제로 관심을 갖는 것"이라는 주제로 2021년 튜링상 수상자, 중국 및 외국 학자, 세계적 수준의 기술 전문가 및 기술 기업 창업자를 포함한 학계 및 업계 주요 인사 15명. 오픈 소스 기술 부사장이자 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 D-Lab 이사인 Yang Jian이 포럼에 초대되어 "완전하고 포괄적인 엔드투엔드 인과 학습 툴킷을 사용하여 " 인과관계 발견, 인과량 식별, 원인과 결과 "효과 추정, 반사실적 추론 및 정책 학습" 5대 핵심 이슈를 다루고 "YLearn: 인과 학습, 예측에서 결정까지"라는 훌륭한 기조 연설을 전달했습니다.

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인과 학습: 인공 지능 개발을 위한 기술적 혁신

머신 러닝과 딥 러닝이 개발 과정에서 기술적 병목 현상에 직면하면서 인공 지능의 개발 속도가 점차 느려지기 때문입니다. 한편, 머신러닝 취약한 일반화 능력, 취약한 해석성, 불충분한 의사결정 지원 능력 등의 핵심 문제가 있는 반면, 정부와 기업은 "지능형 의사결정", 즉 자동화 실현을 요구하고 있습니다. 데이터 기반 방식으로 의사결정을 하여 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다.

머신러닝 모델링이 점점 더 많이 적용되면서 인공지능 기술은 예측 분석에서 안내 분석으로 업그레이드되었습니다. 자동화된 "의사결정"은 디지털 지능 시대에 정부와 기업의 핵심 요구 사항이 되었습니다. 이해 가능한 AI 의사 결정 논리와 신뢰할 수 있고 설명 가능한 의사 결정 결과. 그러나 현재의 머신러닝은 주로 예측 작업을 완료하는 데 사용되며, 이는 자동화된 의사 결정에 대한 정부 및 기업의 요구를 충족하기 어렵습니다.

Gartner가 발표한 '2022 Emerging Technology Hype Cycle'에서는 인공지능(Causal Artificial Intelligence)이 AI 자동화를 가속화하는 핵심 기술 중 하나라고 언급했습니다. 인과학습은 머신러닝의 문제점을 보완하는 핵심 기술이 되었으며, 인공지능 발전의 잠재력이 큰 획기적인 기술로 업계에서 폭넓은 관심과 뜨거운 연구를 받고 있습니다.

YLearn: 인과 학습, 예측에서 의사 결정까지

2019년 Turing Award 수상자인 Yoshua Bengio 씨는 "인과 관계는 머신 러닝의 다음 발전에 매우 중요하다"고 언급한 적이 있습니다. 2019년부터 인과학습에 관한 새로운 학술연구 결과가 지속적으로 등장하고 있으며, 관련 논문의 발표 수도 매년 2배씩 증가하고 있다. 현재 국내외 인과학습 연구개발을 보면 DoWhy, 인과효과 평가 문제 해결에 중점을 둔 EconML, 향상 모델링을 완성하는데 사용되는 CausalML, 인과관계 발견 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 그러나 이러한 도구는 인과 학습의 일부 문제만 해결할 수 있으며, 도구마다 서로 다른 이론적 틀과 구조 시스템에 의존하기 때문에 도구 패키지를 통합하고 사용하기가 어렵습니다. 인과 학습 분야에는 체계적이고 완전하며 포괄적이고 엔드투엔드 도구 키트가 부족합니다.

YLearn은 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company가 독자적으로 개발한 인과 학습의 전체 과정을 처리하는 원스톱 오픈 소스 알고리즘 툴킷입니다. 현재 최초의 엔드투엔드, 더욱 완전하고 체계적인 인과 학습 알고리즘 툴킷입니다. 인과학습에서 "인과관계 발견, 인과량 규명, 인과효과 추정, 반사실 추론 및 전략 학습"의 5대 핵심 이슈 해결에 앞장섰고, "의사결정권자" 활용 문턱을 낮추며, 지속적으로 요구사항을 충족시켰습니다. 자동화된 "의사결정"에 대한 정부와 기업의 요구 사항 .

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YLearn은 CausalDiscovery, CausalModel, EstimatorModel, Policy, Interpreter, Whatif 및 기타 구성 요소로 구성되어 있으며 각 구성 요소는 독립적인 사용과 통합 패키징을 지원합니다. 사용자가 데이터를 보다 직관적으로 이해하고 전략을 조정할 수 있도록 YLearn은 인과 다이어그램, 인과 효과 설명 및 의사 결정 트리와 같은 중요한 모듈의 시각적 출력을 제공합니다.

국내외 원인과 결과 학습 도구에 비해 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 YLearn은

원스톱, 새롭고 포괄적이며 광범위한 용도

라는 특징을 가지고 있습니다. •

원스톱

일반적인 인과 학습 과정에는 데이터에서 인과 구조를 발견하고, 인과 구조에 대한 인과 모델을 구축하고, 인과 모델을 사용하여 인과 효과를 식별하고, 데이터에서 인과 효과를 추정하는 과정이 포함됩니다. YLearn은 이러한 기능을 원스톱으로 지원하므로 사용자는 최저 학습 비용으로 인과 학습을 사용하고 배포할 수 있습니다.

• 새롭고 완벽함

YLearn은 Meta-Learner, Double Machine Learning 등 최근 인과 학습 분야에서 개발된 다양한 알고리즘을 구현합니다. 우리는 또한 최첨단 발전을 따라가고 인과관계 식별 및 추정 모델을 발전되고 포괄적으로 유지하기 위해 최선을 다할 것입니다.

• 다양한 용도

YLearn은 추정된 인과관계 설명, 인과관계를 바탕으로 다양한 옵션 중에서 가장 수익성이 높은 옵션 선택, 의사결정 과정 시각화 등의 기능을 지원합니다. 또한 YLearn은 인과 구조에서 식별된 인과 효과의 확률 분포 표현을 LaTex 형식으로 출력하는 등의 작은 기능도 지원하여 사용자가 인과 학습을 다른 방향과 교차시킬 수 있도록 도와줍니다.

의사 결정 작업에 있어 정부와 기업의 요구 사항을 결합한 YLearn은 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 자동 기계 학습 플랫폼과 결합되어 AutoML 기술 기능과 통합을 통해 기계 학습의 견고성과 일반화를 향상할 것입니다. 해석 가능성, 자동 매개변수 조정 및 인과 학습 최적화가 가능해 사용 임계값이 더욱 낮아집니다. 동시에 YLearn은 시장에 강력하고 완전한 인과 학습 툴킷이 부족하여 "고착된" 문제를 해결하고 기술을 비즈니스에 반환하며 의사 결정 비즈니스 시나리오를 지원하고 고객에게 다양한 의사 결정 솔루션을 제공합니다. .

인과 학습은 인공지능을 새로운 단계로 도약시킵니다

새로운 기술 혁명과 산업 변혁의 핵심 동력으로 인공지능 기술은 예측에서 의사결정에 이르기까지 새로운 발전 단계에 있습니다. 인과학습은 이 단계에서 중요한 역할을 하는데, 머신러닝의 이론적 결함을 보완하고, '무엇'에서 '왜'까지 문제를 점진적으로 해결하며, 필요에 따른 'AI 의사결정'의 신뢰도와 신뢰도를 향상시킵니다. 정부와 기업의 가용성, AI 기능을 비즈니스 용도로 더 많이 제공합니다.

국내 인과 학습 분야의 발전을 더욱 촉진하고 인과 학습의 다양한 발전을 촉진하기 위해 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company는 상하이 인공 지능 산업 Machine Heart의 세계 인공 지능 회의 조직위원회 사무실과 협력했습니다. Association, Tianchi는 해커톤 "인과관계 학습 및 의사결정 최적화 챌린지"를 공동 주최하여 전 세계의 엘리트 개발자들이 같은 무대에서 경쟁할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. '인과관계 효과를 극대화하기 위한 개입 계획 최적화 방법'이라는 주제로 인과 학습의 보편적인 문제를 구체화하고 인과 추론을 활용해 참가자의 의사 결정 추정 능력을 테스트하는 것을 목표로 합니다.

업계 최초의 '인과추론 전 과정' 공모전으로, 인공지능 관련 기술을 활용해 디지털 고도화에 힘을 실어주는 기업, 인공지능을 접목한 과학 연구기관 등 전국 각지에서 신청이 접수됐다. 대학팀과 전문 개발자를 포함해 약 4,000개 팀이 참가 신청을 했습니다. 같은 무대에서 23일간의 경쟁을 마친 참가팀들은 계속해서 인과학습 분야의 기술 정점을 탐색하고 새로운 성과 기록을 세웠으며, 강력한 AI 기술력과 창의성을 갖춘 TOP18 우승팀을 선발하기 위한 경쟁을 벌였습니다.

앞으로 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company는 계속해서 오픈 소스 도구를 혁신 및 개발하고, 정부와 기업의 비즈니스 요구 사항을 기술 관행과 결합하고, 정부와 기업이 디지털 지능을 업그레이드하도록 돕고, 인공 지능을 새로운 무대.

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