对于参加比赛收成“百变猪猪侠”团队表示，此次最大年夜的收成在于，此次比赛做出的结不雅，完全出乎了团队之前的预感，拿到数据集的时刻，连团队成员本身都很难分辨哪头猪是哪头，当他们用模型跑完数据之后，发明最后的效不雅比模型跑人脸辨认达到的效不雅还要好，此次比赛验证了一个工作，就是视觉辨认技巧不仅仅能辨认人脸，也能辨认其他动物的脸。这让团队成员也不由得等待大年夜赛前期传播中所描述的技巧前景，猪脸辨认技巧很可能在不远的将来真的能帮农户老张解决很多问题。另一个很大年夜的收成在于，本次比赛让他们经历了一个在限准时光内解决问题的挑衅，让本身获得了代码编程，模型应用等才能上的增长，例如参赛前他们不知道几个模型间孰优孰劣，然则经由过程此次比赛，我们就会有经验直接选择最好的那个模型直接应用，这是在以前的学术研究中很难收成的成长。

同时京东金融供给的数据集，也让“百变猪猪侠”团队面前一亮，AI 学术研究工作比拟其他科学研究不合，对数据，尤其是大年夜量级、多维度、优质、真实的数据依附程度高，没有这些数据就没法实验与改进模型，而此次京东金融 JDD 大年夜赛为参赛选手供给的数据，不论是维度的丰富上，照样量级的数量大年夜上，都是同类比赛中少有的。同时本次大年夜赛数据集的一大年夜特点就是真实，以前他们参加的比赛中，数据集很多都是“清洗过的”即清楚、标准、易于识其余图像素材，但真实应用处景下所获取的素材往往没有那么幻想化，而京东金融 JDD 大年夜赛所供给的数据集，则加倍真实，这不仅仅对于他们大年夜事学术研究的团队而言，对于任何一个 AI 开辟团队，都是极其宝贵与可贵的。

“百变猪猪侠”团队表示，为了参加 JDD 大年夜赛，他们在公司的时刻，老是在电脑上露出猪的┞氛片，不知情的同事路过时看到，往往会表示十分诧异，向他们投来异样的眼光。因为团队中的三个成员都是专注于技巧研究的，对技巧在贸易上认知还比较幼稚，其实也是十分等待决赛现场贸易界大年夜佬的设法主意和不雅点的，欲望懂得到贸易大年夜佬的设法主意和本身的设法主意有什么不合，例如他们如今能想的就是在农场琅绫擎装一个摄像头，让农户知道哪头猪是哪头猪，至于贸易应用上的前景与价值，他们欲望能听听贸易大年夜佬怎么说。

导师查访

据悉，本次大年夜赛，根据赛题的四个偏向，总共有四位导师：

1. 猪脸辨认导师：国际人工智能结合会理事会主席、喷鼻港科技大年夜学计算机科学与工程学系主任杨强

2. 商号销量猜测导师：红杉本钱中国基金专家合股人车品觉

3. 崔晓波：总体来看，京东金融此次的比赛最重要的是开放了很大年夜程度的高质量数据，这是吸引选手的最重要原因。

   上岸行动辨认导师：TalkingData 首席履行官崔晓波

4. 信贷需求猜测导师：微软亚洲研究院城市计算范畴负责人，美国计算机学会出色科学家郑宇

针对此次大年夜赛一些重要信息，AI 科技大年夜本营第一时光查访到导师，欲望个中的信息对你有所赞助。

AI 科技大年夜本营：对此次 JDD 大年夜赛有什么比较深的感触感染可以分享一下？

AI 科技大年夜本营：如不雅是学生，参加 JDD 如许的晃荡，具体有什么意义？

郑宇：此次算法组有很多是学生，他们日常平凡在黉舍做练习，是给定一些数据和基准，用算法做出结不雅后，跟基准进行比较，对精确率进行排名，完全不消推敲贸易化是什么样子。

然则此次比赛，真实的数据，贸易化的场景，绕揭捉?手来做落地，挑衅美满是不一样的。

因为，对学生来说，以前只是在教材上做的算法法度榜样，如今用到真实的数据，他们会发明跟以往完全不一样，真实的场景琅绫擎会碰着各类问题。

有的学生认为我的进修成就好，会喝多算法，其拭魅真的不是如许的，到了场景琅绫擎碰着各类实际的问题，才是对学生最大年夜的磨砺和赞助。

我认为将来，在对 AI 人才的教导中，也不该该只是在黉舍里关起门来培养。要到真实的场景去做真实的数据推演，如许培养出来的人才才会有真正对社会有效。

车品觉：其实对企业来说，博得一个重要的比赛，我们会对他评价很高。

在今天的行业琅绫擎，最好的培训就是参加比赛，赓续在比赛琅绫擎优化本身的设法主意算法，必须去比赛琅绫擎发明孜实际的情况。

AI 科技大年夜本营：杨强传授，您一向专注在迁徙进修方面，您认为在金融行业有没有比较好的特别的案例？包含互联网银行。

杨强：举个例子金融行业最熟悉的就是贷款，贷款的话有不合的受众，比如说小微贷的话就是大年夜范围的受众，甚至更多上切切，这种的相对轻易一些。然则有一种像 VIP 客户，有大年夜额的贷款，在银行是低频的现象，对于这种客户建模，你像深度进修或者很多进修的办法都须要大年夜数据支撑。

如今有一个方面就是经由过程迁徙进修，应用大年夜数据的小额贷款迁徙到小数据的大年夜额贷款，我们也做了一些测验测验，比方说给前次公司做了一些测验测验，就取得了进步。

AI 科技大年夜本营：经由过程本次大年夜赛，能看出，选手须要Ｚ婵的处所有哪些？贸易化的项目到底须要什么样的人才？

郑宇：一个是既懂科学又懂场景浇忧⒛应用型人才，一个场景做完能应用到别的一个场景的人才，这类人才还比较少。

还有一个广泛的感到是，选手们很年青很有豪情很有设法主意活力，但在表达方面，还须要加倍精简。实际上，讲得越多，别人越记不住。

杨强：我异常赞成。在跟人沟通方面，以及聚焦的才能方面，学生队特别轻易聚焦 10 个偏向，20 个问题，而贸易队就比较轻易聚焦到一个偏向，这个才能照样须要实践获得的。我们说起人工智能和大年夜数据如今可能最关键的话题是落地，但若何落地跟聚焦的才能是相干的。

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