인공지능이 새로운 단계로 나아갈 수 있도록 돕는 YLearn 인과학습 오픈소스 프로젝트 출시

2022년 7월 12일, Jiuzhang Yunji DataCanvas Company는 또 다른 획기적인 오픈소스 기술 성과인 YLearn 인과 학습 오픈소스 프로젝트를 발표하고 온라인 기자간담회를 성공적으로 개최했습니다.

컨퍼런스는 "예측에서 의사결정까지, 포괄적인 AI"라는 주제로 인과 학습 및 인공 지능 분야의 전문가를 특별히 초대합니다: Jiuzhang Yunji DataCanvas 공동 창립자 겸 CTOShang Mingdong, CSDN 창립자 겸 회장 , GeekBang Venture Capital의 창립 파트너인 Jiang Tao, 칭화대학교 컴퓨터과학과 상임 부교수 겸 박사 지도교수인 Cui Peng, 그리고 YLearn R&D 팀이 학계의 인과 학습에 대한 최신 연구 결과를 공동으로 논의했습니다. 산업계와 공동으로 인과과학의 급속한 발전을 촉진합니다.

YLearn - "자동화된 의사결정"의 문을 여는 AI ​​키

YLearn 인과 학습 오픈 소스 프로젝트 는 전체 프로세스를 처리하는 세계 최초의 원스톱 오픈 소스 알고리즘 툴킷 입니다. 인과학습의 5대 핵심이슈는 "인과관계 발견, 인과량 파악, 인과효과 추정, 반사실추론, 전략학습"이라는 원스톱의 특징을 가지고 있습니다. , 새롭고 포괄적이며 광범위한 용도를 제공하며 "의사결정자"가 사용할 것입니다. 임계값이 가장 낮은 수준으로 낮아져 정부와 기업이 자동화된 "의사결정" 기능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

YLearn 인과 학습 오픈 소스 프로젝트는 Jiuzhang Yunji DataCanvas 회사가 DAT 자동 기계 학습 툴킷 및 DingoDB 실시간 대화형 분석 데이터베이스에 이어 출시한 세 번째 오픈 소스 도구입니다. 이후 Jiuzhang Yunji DataCanvas의 오픈소스 기본 소프트웨어는 AutoML과 인과 학습 등 최첨단 AI 기술을 통합한 오픈소스 기본 도구 시리즈를 통해 정부와 기관에서 데이터 인텔리전스의 가치 공개를 더욱 가속화할 것입니다. 전체 산업.

Jiuzhang Yunji DataCanvas 오픈 소스 프로젝트 R&D 팀은 최첨단 학문 분야와 시장 응용 분야의 혁신적인 통찰력을 결합하여 현재 널리 사용되는 기계 학습을 기반으로 한 비즈니스 "예측" 결과가 비즈니스 수익 개선에 효과적이라는 사실을 발견했습니다. 매우 당연하지만, '자율 AI'와 '지능형 의사결정'에 대한 정부와 기업의 요구가 증가함에 따라 의사결정자에게는 왜 결정이 내려졌는지 설명할 수 있는 이해 가능한 '이유'가 필요합니다. 이처럼 '인과관계' 제시는 데이터 분석과 지능적인 의사결정에 없어서는 안 될 기능이 되었지만, 데이터 '상관관계'만을 제공하는 머신러닝은 이를 할 수 없다.

와 "인과 학습" 기술의 통합이 이 문제에 대한 최선의 솔루션이 될 것이며 YLearn 인과 학습 오픈 소스 프로젝트가 탄생했습니다.

YLearn 인과 학습 오픈 소스 프로젝트(이하 "YLearn")에도 Jiuzhang Yunji DataCanvas 제품의 "유연하고 자동적인 오픈 소스" 유전자가 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티를 기반으로 YLearn은 완전하고 포괄적인 엔드 투 엔드 인과 학습 툴킷이 부족한 시장의 격차를 메우고 글로벌 오픈 소스 기여자와 협력하여

엔드 투 엔드, 가장 완전하고 가장 체계적인인과 학습 알고리즘 툴킷은 도구 측면에서 "의사결정자"의 사용 비용을 직접적으로 줄여줍니다.

현재 YLearn은 CausalDiscovery, CausalModel, EstimatorModel, Policy, Interpreter 및 기타 구성 요소로 구성되어 있습니다. 각 구성 요소는 독립적인 사용과 통합 패키징을 지원합니다. 이러한 유연한 구성 요소를 통해 YLearn은 인과 다이어그램을 사용하여 데이터 세트의 인과 관계를 표현하고 인과 효과 식별, 확률 표현 및 다양한 추정 모델과 같은 기능을 구현하며 최첨단 연구에 따라 성능을 계속 추가하고 개선할 것입니다.

사용 임계값을 더욱 낮추기 위해 사용 프로세스를 명확하고 간단하며 사용하기 쉽게 만드는 것 외에도 YLearn은 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 핵심 기술인 AutoML 자동 기계 학습을 통합할 것입니다. AutoML 기술의 지원을 통해 YLearn은 자동 매개변수 조정, 자동 최적화, 결과 "Y"에 해당하는 여러 의사결정 솔루션의 원클릭 자동 생성과 같은 고급 "자동화된" 기능을 실현할 것입니다. 기업 운영에 대한 운영 지표 설정과 같은 인과 관계를 기반으로 시각적 의사 결정 맵을 구현하고 다양한 의사 결정의 영향과 이점을 대화형 방식으로 추론합니다.

자동화된 인과관계 분석을 제공하는 YLearn 인과학습 오픈소스 프로젝트는 의사결정자가 AI 의사결정의 논리를 이해하고 AI 의사결정의 신뢰성을 높일 수 있도록 중요한 지원을 제공할 것입니다. 정부와 기업에서 '자동화된 의사결정'의 문을 여는 열쇠입니다.

인과학습 - 인공지능을 새로운 단계로 이끌다

인과학습의 잠재력과 그것이 인공지능 기술의 미래 방향에 미치는 영향은 학계와 산업계에서 인정받고 있습니다. 2011년 튜링상 수상자이자 베이지안 네트워크의 아버지인 주디 펄(Judea Pearl)은 “인과 관계를 추론하는 능력이 없으면 AI의 발전은 근본적으로 제한될 것”이라고 언급한 적이 있습니다.

칭화대학교 컴퓨터공학과 상임 부교수이자 박사 지도교수인

Cui Peng은 이번 컨퍼런스에서 "인과통계는 차세대 인공지능의 이론적 토대에서 중요한 역할을 할 것"이라고 지적했습니다. 현재 인공지능의 한계의 근본 원인은 '알지만 왜 모르는지'에 있다. 그 중 '알다'의 '란'은 데이터 간의 '상관' 관계를 의미하고, '란'은 데이터 간의 '인과' 관계를 의미한다. 추이 교수팀은 인과통계를 머신러닝에 도입하기 위한 수년간의 연구를 통해 머신러닝의 안정성 문제, 해석성 문제, 알고리즘 공정성 문제를 해결하는 데 인과통계가 탁월한 성능을 발휘한다는 사실을 발견했습니다.

상업시장에서도 인과학습 기술의 산업적 적용을 가속화할 것을 요구하고 있습니다. Gartner의 최신 인과 학습 혁신 통찰력 보고서인 "Innovation Insight: Causal

AI"에서는 "인공 지능은 더 나은 결정과 더 큰 자동화를 달성하기 위해 상관 기반 예측을 넘어 인과 기반 솔루션으로 전환해야 합니다. 인과 AI는 미래에 매우 중요합니다."라고 명시하고 있습니다.

인과 학습 기술은 AI 기술의 자율성, 설명 가능성, 적응성 및 견고성을 크게 향상시킬 것입니다. 이러한 기능은 AI 기술을 기반으로 디지털 인텔리전스 업그레이드를 구현하고 예상치 못한 데이터 가치를 창출하는 정부 및 기업의 비용을 더욱 절감하고 효율성을 높일 것입니다.

오픈 소스 도구 - 혁신적인 AI 기술 적용의 엔진

상업 시장에서 대규모 애플리케이션을 성공적으로 달성할 수 있는 최첨단 기술의 능력은 강력한 오픈 소스 도구의 활성화 및 촉매 작용과 분리될 수 없습니다.

Sklearn(머신러닝 분야에서 가장 잘 알려진 프로그래밍 모듈 중 하나)이 머신러닝 기술 적용에 사용되는 것과 마찬가지로 TensorFlow 및 PyTorch(딥 러닝 모델 구축을 위한 두 가지 모든 기능을 갖춘 프레임워크)가 사용됩니다. 딥러닝 기술 적용 인과 학습 분야에서도 큰 의미와 가치를 지닌 애플리케이션 병목 현상을 극복하기 위한 '오픈 소스 도구'가 시급히 필요합니다.

YLearn 인과 학습 오픈 소스 툴킷의 등장은 시장에 강력하고 완전한 인과 학습 툴킷이 없다는 '고착' 문제를 해결하고 인과 학습 기술이 '실험실'에서 '산업 응용'으로 발전하는 것을 가속화합니다. . CSDN의 창립자 겸 회장이자 GeekBang Venture Capital의 창립 파트너인

Jiang Tao는 다음과 같이 말했습니다. "이제 중국에서는 오픈소스가 필요한 시대입니다. 기술이 대중화되어야만 시장이 더 커질 것입니다. YLearn은 AI 기술을 더욱 정교하고 다양한 산업 분야에 깊이 관여"하는 엄청난 원동력이 있을 것입니다.

우리나라 소프트웨어 산업의 발전은 오픈소스 산업 성장의 밑거름이 되어 성장의 토대를 마련해 줍니다. Jiuzhang Yunji DataCanvas의 공동 창립자이자 CTO인 Shang Mingdong은 오픈 소스 산업 발전을 위해 "14차 5개년 계획"에서 처음으로 오픈 소스를 최상위 수준에 포함시켰습니다. 기자간담회 ​​“2022년은 오픈소스 도약의 해로 진입했다. 우리는 AI 분야에서 소프트웨어는 인프라라고 생각합니다. 응용 소프트웨어에 비해 오픈소스는 기본 소프트웨어의 '주요 전장'입니다. "

"데이터 인텔리전스"와 "AI 기술을 실제 비즈니스 시나리오에 통합 및 적용"이라는 기술 혁신 개념에 밀접하게 초점을 맞춘 Jiuzhang Yunji DataCanvas Company의 제품 문화를 고수하는 Jiuzhang Yunji DataCanvas 오픈 소스 프로젝트 R&D 팀은 는 오픈 소스 도구를 반복하면서 정부와 업계의 다양한 시나리오에서 실제 응용 프로그램의 요구와 피드백을 지속적으로 흡수하는 동시에 Jiuzhang Yunji DataCanvas의 AI 기본 소프트웨어 제품 시리즈를 지속적으로 통합하고 적용하고 있습니다. 정부 및 기업 고객의 적용을 가속화할 오픈 소스 도구입니다. AI 융합 기술 적용으로 인한 비즈니스 가치를 누리세요

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