基本介紹
- 中文名：天智
- 研發：百度雲
- 時間：2016年11月
- 屬性：套用平台
發展歷程,組成部分,目標群體,
發展歷程
2016年7月，百度發布了百度公開雲戰略。推出天算、天像、天工三大智慧型平台。
2016年9月，感知平台已經在百度世界大會上被詳細介紹過，這個平台主要輸出是圖像技術、語音技術以及自然語言處理技術。
2016年11月，百度雲的“平台組合”又增加了一個新成員：天智。
組成部分
天智由三個部分組成，分別是感知平台、機器學習平台與深度學習平台。
感知平台
感知平台其中，感知平台主要輸出是圖像技術、語音技術以及自然語言處理技術。其中，圖像技術的話包括了文字識別、人臉識別等等，而語音技術包括了語音識別與語音合成，聲紋識別等等，自然語言處理則包括了百度的NLP Cloud的能力。與其他兩個平台相比，百度感知平台有一個特點：由於這個平台都是基於百度自己蒐集的大量人機互動數據來學習並生產模型，所以其API能夠由外部直接進行調用。因此，用戶其實不需要我們弄懂其中的技術細節就能使用。
第二個是機器學習平台，與感知平台不同，機器學習平台實際上是百度提供的託管服務。在這個機器學習平台上，百度將數據訓練的流程打通，與天算平台（智慧型大數據平台）進行了深度集成。此外，這個平台內置了二十多種常用的機器學習算法，支持業界標準Spark MLlib，同時也對應了百度內部的海量數據和常用模板。但使用這個平台需要用戶提供自己的數據。如果是一秒鐘就要解決的事情，用戶可以通過感知平台來解決；但如果需要基於大量重複發生的數據進行預測，百度的機器學習平台則非常適合這樣的場景。所以，可以使用機器學習平台的用戶必須本身就掌握了大量行業數據。
第三個平台是深度學習平台。百度在2016年9月已經對深度學習框架進行開源。這個平台擁有大量神經網路算法，運行十分高效靈活。如果用戶對小規模數據進行研究，可以單機進行；但如果數據量達到一定規模，基於一個分散式系統就可以運行並建立模型；如果數據量非常龐大，則需要有CPU的集群來進行學習。
目標群體
其目標用戶群體肯定比感知平台及機器學習平台的用戶群要窄，它更適合於數據科學家以及專業級別非常高的工程師，用戶必須對數據模型運作有深刻的理解才能使用這個數據學習平台。
2016年11月發布的“天智”僅僅是初級1.0版本，也就是說，百度的人工智慧雲平台未來還有很長的路要走。
