8月 5 日，FMI2017 第三届“国际人工智能与大数据高峰论坛”在北京国家会议中心召开，本届峰会由飞马网主办，聚焦于前沿人工智能技术与产业应用。eBay、百度、科大讯飞、第四范式等知名科技公司的技术负责人悉数到场进行分享。作为人工智能行业领军人物，第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟，第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强受邀出席大会，并作为人工智能专场的出品人颁发深度演讲，为解决人工智能产业应用的实际问题提供解决思路。

（图为第四范式联合创始人、首席架构师胡时伟在FMI上颁发演讲）

当下各个企业都想借力人工智能技术，那么技术究竟应该用于哪些场景、如何更高效率地应用？对此，深耕人工智能研发工作多年的胡时伟认为，在实际商业环境下，企业要完成智能升级，首先需要考虑的是做到人工智能应用的敏捷开发，即在最优投入产出比下，开发团队、设计团队利用最小成本代价，最大程度验证出机器学习与自身业务结合的可行方式。在机器学习办事研发中，企业过去的工作重心在机器学习自己，调参、特征工程、模型评估、模型上线这些工程的事情占了大量时间，而问题的定义、数据的采集所占时间较少，胡时伟认为这不是最佳方式。他体现，无论是通过战略合作、还是使用第三方平台，绝大多数企业开发机器学习办事时都应该将工作重心放在如何采集优质数据、定义恰当问题等，与业务息息相关的工作上。得益于第四范式·先知等人工智能平台的出现，让算法和架构能力被产品化并被开放，未来企业与对手之间比拼的将是对自身业务的理解能力。

（图为第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强在FMI上颁发演讲）

明确了人工智能技术的“落脚点”之后，如何降低算法的门槛、让每个企业都能够无障碍运用“高精尖”的人工智能能力，机器学习全球领军人物陈雨强在大会上分享了第四范式最新研发的算法“FeatureGo”。该算法能够自动计算出最佳的特征组合，有效解决用户在机器学习过程中做特征难、调模型参数难的问题，现已成功封装到第四范式的“先知平台”中。陈雨强体现，在解决实际问题中，目前业界倾向于使用逻辑回归LR(Logistic Regression)模型，为增强LR模型的学习能力和表达能力，特征组合是常用且有效的方法。然而，想要获得特征组合并非易事，有时甚至会“遥不成及”。首先，特征组合的复杂性与专业性要求操作者必需具备充分的机器学习知识储备、较强的业务理解能力，以及三到五年的实践磨练。此外，，即使是资深的数据科学家，特征组合也是其建模过程中耗费精力最多的环节之一，而且无法保证最终效果的提升。第四范式自主研发的FeatureGo算法，让机器能够自动地计算出最佳的组合特征，有效解决了以往报答添加组合特征的高门槛与低效问题。除此之外，FeatureGo也增加了模型的可解释性，进一步促进人工智能技术在工业界的敏捷落地。

在企业转型升级新时代，如何找到人工智能与工业应用的最佳结合方式，成为本届FMI 2017 峰会最受关注的话题之一。随着FeatureGo等前沿机器学习算法的封装，拥有高维算法和极致工程能力的大规模机器学习平台——第四范式“先知平台”，重新定义了企业与人工智能的距离，帮手更多企业无障碍地享受人工智能的办事，强势布局未来商业制高点。

关于第四范式

第四范式是国际领先的人工智能技术与办事提供商。第四范式具备国际顶尖的机器学习技术，能够对数据进行精准预测与挖掘，帮手企业提升效率、降低风险，获得更大的商业价值。团队已为金融、电信、互联网等 100 多个企业成功打造人工智能解决方案，是人工智能工业应用的引领者与践行者。 2016 年 12 月，第四范式荣获“吴文俊人工智能科学技术奖”创新奖一等奖，该奖被誉为“中国人工智能界最高奖”，历年只授予高校、实验室和科研机构，第四范式是唯一获得该奖项的企业。 2017 年 5 月，第四范式入选"Gartner 2017 Cool Vendor” ,是国内唯一入榜的通用平台型人工智能公司。