OneClick.ai开发自动化人工智能平台，助力人工智能应用的普及
让机器自己学习人工智能，「oneclick.ai」正打造自动化的深度学习人工智能平台
近年来，ai 领域面临的一个限制在于，其本身的技术研发仍需庞大的人工投入。从数据清洗、特征工程、算法设计、模型训练与优化，到之后的实施、部署阶段，人力和时间成本很高，给 ai 的落地与普及带来了不小麻烦。
36 氪近日接触的 oneclick.ai 开发了自动化的人工智能平台，能快速实现 ai 算法建模、调优、训练、实施及部署的全过程，用自动化助力人工智能应用的普及。
oneclick 于 2016 年开始研发，2017 年获得了创新工场的融资支持。这也是其在美国投资的唯一一家人工智能平台。2017 年年底，oneclick.ai 平台正式上线，支持深度学习和传统机器学习算法，能处理结构化数据，以及混合了文字、图像、时间序列的非结构化内容。
在算法自动化领域，微软和谷歌也分别交出过答卷。2017 年，微软推出了全自动平台 custom vision services，支持图像分类，允许用户利用少量图像创建 cnn 模型，每月收费 29 美元。2018 年，谷歌也上线了类似的 cloud automl，目前支持计算机视觉模型，尚未对外开放，可以申请试用。
oneclick.ai 创始人兼 cto 姜宁表示，类似谷歌 automl 这样的解决方案，主要是基于搜索算法对不同神经网络的设计方案进行评估，对神经网络的结构存在一定假设，因而只适用于图像分类问题，很难做到真正的通用。
oneclick.ai 则是基于更为通用的模型结构设计算法（generalized architecture search，gas），可以处理更复杂数据的分类和回归分析。gas 支持自动特征工程和数据预处理，像人类算法工程师一样，会去观测原始数据，利用有监督学习从数据中积累行业知识，提高了计算效率。
模型优化迭代上，姜宁告诉 36 氪，平台早期利用了大量公开数据集进行训练。在产品公开发布之后，每一个在 oneclick.ai 平台上训练的模型也都会帮助 gas 算法自我改进。在决定投资前，创新工场曾对其进行了四个月的技术评估。
oneclick.ai 支持图像、文字、数字、时序等不同场景下的需求。平台的用户目前有三种途径使用训练好的模型：自动部署的实时api、通过聊天机器人的离线数据处理、以及专门针对图片的交互界面。
oneclick.ai 的使用界面，用户可以在聊天机器人辅助下生成预测结果。
实际使用中，oneclick.ai 支持云端和本地部署。采用按月收费的订阅制，针对不同的数据处理需求提供多种个人、企业套餐，用户可以免费在线注册试用。
从用户反馈看，oneclick.ai 目前最受欢迎的应用场景是销售预测、库存和供应链管理。特别对于快消和商品保质期较短的企业，预测可以帮助节约库存、物流及运营的成本，进而提升企业效益。
关于 oneclick.ai 的预测效率，姜宁告诉 36 氪，消费行业中，他们的客户一般都是销售额千亿元以上的公司，有逾百人的团队专门负责销售预测。以往平均最多能达到 80% 的预测准确度，且一般是针对整体，到具体单品上精度更低。使用 oneclick.ai可以将单品销售预测平均准确度保持在 90% 以上，且预测过程仅需几个小时。
销售预测外，这一平台常见的应用场景还包括客户维系、广告推荐、图像分类、物体识别、文本分类、医疗图像诊断等。目前，主要客户是汽车、消费品、制造、石油化工等行业的大型企业，规模平均在 2000 亿元以上。
谈及今年业务发展，姜宁表示，将会进一步完善销售、库存、供应链预测的能力，形成无需 it 介入的自动化解决方案；还会继续提升平台性能，满足客户在大数据场景下的人工智能需求。
团队方面，oneclick.ai 主要的研发团队在美国西雅图，其联合创始人都都曾在微软工作。ceo 沈渊在医疗图像、图像搜索、电子商务领域的 ai 应用有丰富经验。cto 的姜宁曾负责 bing 的搜索广告相关度算法和本地搜索、地图搜索的业务，有丰富的算法和团队管理经验。销售副总裁沈永会是前 tableau中国的创始成员，在大数据、商务智能、人工智能领域有 17 年的从业经验。
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近年来，ai 领域面临的一个限制在于，其本身的技术研发仍需庞大的人工投入。从数据清洗、特征工程、算法设计、模型训练与优化，到之后的实施、部署阶段，人力和时间成本很高，给 ai 的落地与普及带来了不小麻烦。
36 氪近日接触的 oneclick.ai 开发了自动化的人工智能平台，能快速实现 ai 算法建模、调优、训练、实施及部署的全过程，用自动化助力人工智能应用的普及。
oneclick 于 2016 年开始研发，2017 年获得了创新工场的融资支持。这也是其在美国投资的唯一一家人工智能平台。2017 年年底，oneclick.ai 平台正式上线，支持深度学习和传统机器学习算法，能处理结构化数据，以及混合了文字、图像、时间序列的非结构化内容。
在算法自动化领域，微软和谷歌也分别交出过答卷。2017 年，微软推出了全自动平台 custom vision services，支持图像分类，允许用户利用少量图像创建 cnn 模型，每月收费 29 美元。2018 年，谷歌也上线了类似的 cloud automl，目前支持计算机视觉模型，尚未对外开放，可以申请试用。
oneclick.ai 创始人兼 cto 姜宁表示，类似谷歌 automl 这样的解决方案，主要是基于搜索算法对不同神经网络的设计方案进行评估，对神经网络的结构存在一定假设，因而只适用于图像分类问题，很难做到真正的通用。
oneclick.ai 则是基于更为通用的模型结构设计算法（generalized architecture search，gas），可以处理更复杂数据的分类和回归分析。gas 支持自动特征工程和数据预处理，像人类算法工程师一样，会去观测原始数据，利用有监督学习从数据中积累行业知识，提高了计算效率。
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oneclick.ai 的使用界面，用户可以在聊天机器人辅助下生成预测结果。
实际使用中，oneclick.ai 支持云端和本地部署。采用按月收费的订阅制，针对不同的数据处理需求提供多种个人、企业套餐，用户可以免费在线注册试用。
从用户反馈看，oneclick.ai 目前最受欢迎的应用场景是销售预测、库存和供应链管理。特别对于快消和商品保质期较短的企业，预测可以帮助节约库存、物流及运营的成本，进而提升企业效益。
关于 oneclick.ai 的预测效率，姜宁告诉 36 氪，消费行业中，他们的客户一般都是销售额千亿元以上的公司，有逾百人的团队专门负责销售预测。以往平均最多能达到 80% 的预测准确度，且一般是针对整体，到具体单品上精度更低。使用 oneclick.ai可以将单品销售预测平均准确度保持在 90% 以上，且预测过程仅需几个小时。
销售预测外，这一平台常见的应用场景还包括客户维系、广告推荐、图像分类、物体识别、文本分类、医疗图像诊断等。目前，主要客户是汽车、消费品、制造、石油化工等行业的大型企业，规模平均在 2000 亿元以上。
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团队方面，oneclick.ai 主要的研发团队在美国西雅图，其联合创始人都都曾在微软工作。ceo 沈渊在医疗图像、图像搜索、电子商务领域的 ai 应用有丰富经验。cto 的姜宁曾负责 bing 的搜索广告相关度算法和本地搜索、地图搜索的业务，有丰富的算法和团队管理经验。销售副总裁沈永会是前 tableau中国的创始成员，在大数据、商务智能、人工智能领域有 17 年的从业经验。
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