詳解機器學習平臺的整體架構
近日，第三屆“國際人工智能與大數據高峰論壇”在北京國家會議中心召開，本屆峰會聚焦于前沿人工智能技術與產業應用。
作為人工智能行業領軍人物，第四范式聯合創始人、首席架構師胡時偉受邀出席大會，并以“大規模機器學習平臺的技術實現”為題，發表了主題演講。
胡時偉曾主持了百度商業客戶運營、鳳巢新興變現、商業“知心”搜索、阿拉丁生態等多個核心系統的架構設計工作；后作為鏈家網創始團隊成員，從0開始完成鏈家網新主站的架構設計，推動鏈家系統和研發體系的互聯網化轉型。
現任第四范式首席架構師，帶領研發團隊打造出國內首款人工智能全流程平臺“第四范式·先知”。
以下內容根據胡時偉主題演講編寫，略有刪減。
大家好！我是來自第四范式的胡時偉，非常榮幸能夠與大家分享第四范式在AI技術方面的探索以及全新的嘗試。
首先，我們講到人工智能時，大家會問，它是不是還停留在一個不確定是否成立的時代？盡管它已經可以做一些圖像識別的工作，在下圍棋或者打游戲等方面甚至戰勝了人類。但是人工智能在商業和工業生產領域的實際表現如何呢？
我們列出了以下幾個方向，均是第四范式在服務客戶的過程中，真正利用人工智能技術產生效果的領域，比如實時風控、交易反欺詐、個性化推薦等，這些領域都實現了運營效果數倍的提升。
AI為何能促進業務提升呢？我們總結了一下，在以下三個方面，AI會和以前的方式有所區別。
首先是精細，人工智能系統對個性化和微觀業務場景的分析和預測能力的要求已經超過過去的想象。以反欺詐為例，如今，大部分交易都已經轉移到移動支付或者互聯網上，欺詐交易的比例和絕對數量變得越來越多。
我們過去怎么解決這個問題呢？
每當出現一筆欺詐交易時，由案件中心來對交易進行分析，然后整理出一些規則，例如這筆交易的金額大于某個數額，或是一定時間范圍內，該筆交易的地點與上一個交易地點之間的距離過大，案件中心會認為它是一筆欺詐的交易。
實際上，在影響欺詐的因素當中除了強規則，還有很多長尾因素，例如全國每一個區域發生交易欺詐的規律都是不一樣的，所以過去專家整理出的上百條規則只能對全國的交易進行分析，而對于每個具體的省市，甚至是某一個村，這些規則其實是覆蓋不了的。
非常好我支持^.^
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