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腾讯云发布七大新品 对AI和大数据产品进行全线升级

2019-12-12 10:30| 发布者: | 查看: 123| 评论: 0

摘要:   作者:周小白  【TechWeb】12 月 11 日消息,腾讯云今日发布七大新品,带来在大数据与 AI 领域的最新研究成果,包括 AI 换脸甄别技术 AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品,并对 AI、大数据产 ...

  作者:周小白

  【TechWeb】12 月 11 日消息,腾讯云今日发布七大新品,带来在大数据与 AI 领域的最新研究成果,包括 AI 换脸甄别技术 AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品,并对 AI、大数据产品进行全线升级。

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  随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟,产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的 AI 应用场景,为产业发展带来新动能。基于这样的背景,腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的 AI 大数据产品矩阵,推进大数据与 AI 在真实场景下的有效落地。

  视觉 AI 领域,得益于腾讯优图、腾讯安平 AI 安全实验室、腾讯 AI Lab、微信开放平台等团队的支持,腾讯云 AI 视觉此次共发布 AntiFakes 假脸甄别、微码、信息流智能图像以及智能相册四大新品。其中,AntiFakes 假脸甄别技术基于图像算法和视觉 AI 技术,实现了对图片或视频中的人脸真伪进行高效快速的检测和分析,鉴别图片中的人脸是否为 AI 换脸算法、APP 所生成的假脸,最终对图像或视频的风险等级进行评估。

  通用语音识别能力已拥有很高的识别率,但特定企业场景下存在大量生僻名词,目前行业内通用识别的效果较差。腾讯云这次发布的语言模型自学习工具,通过通过添加企业典型业务对话场景下的字词句,自助提升特定场景下特定名词识别的准确率,从而让语音机器人、电话录音质检等行业的语音识别效果得到大幅提升。

  在当前 NLP 领域的研究及落地应用中,为了达到更好的效果,预训练语言模型的使用已经成为一个很普遍的做法,但效果提升的同时也带来了模型训练成本的不断攀升,以目前行业较大规模的模型训练为例,用 200G 语料训练一个 3 亿参数的 bert 模型,需要 1400 多张 V100 的 GPU,训练 500 多分钟才能得到一个可用的模型,训练成本是非常高昂的。腾讯云最新发布的 AutoNLP 依托腾讯云语料积累和公有云算力,一次训练多次使用,提供数十个腾讯自研的预训练模型,降低了训练成本,提升模型创新及应用效率,缩短定制化项目交付的周期。

  同时,针对图计算在行业领域的应用难题,腾讯云推出的图计算引擎腾讯星图封装了微信 Plato 图计算框架,可大幅提升图计算性能,在内存消耗降低7-10 倍的情况下,性能提升了近 50 倍。

  另外,大数据场景下,面向智慧城市、金融监管、企业评估等场景的领域,腾讯云新推出企业画像平台综合服务平台,通过构建百亿级企业知识图谱,深度挖掘企业及其产业链间的复杂网络关系,为企业提前洞察金融等未知风险,充分发挥大数据的行业价值。

  在新品不断推出之外,腾讯云还对已有的 AI 和大数据产品进行全栈升级。在人脸识别方面,腾讯云神图新增人脸融合、人体识别以及跨年龄识别功能,语音合成正式商用、腾讯云 NLP 全新升级提供 18 项智能文本能力。此外,腾讯云 OCR 文字识别能力也从 9 项新增至 50 项,新增 PS、翻拍、复印件等防伪能力。

  大数据在基础能力方面,云端全面升级 Hadoop 系列版本,借助最新的大数据技术,数据存储成本降低到之前的 50%,部分典型计算场景性能提升 30% 以上。 在运维方面,通过对数百项监控指标、集群巡检、安全集群等功能的丰富及升级,构建了智能化运维体系,降低运维复杂度。


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