MACHINE LEARNING PLATFORM
概述
企業面臨數位轉型浪潮興起，各行各業皆希望透過導入AI來有效加速轉型計畫推動，除強化企業競爭力，亦展現企業新商業價值。然而，企業想要導入AI卻面臨運算資源建置管理、不知使用什麼開發套件、從何下手等難題。本院致力於研發AI機器學習/深度學習平台，提供AI開發者快速取得GPU基礎運算力資源，以及完整模型開發流程(MLOps)；也提供無程式碼的自動化機器學習(AutoML)功能，大幅降低進入AI運用的門檻，並支援私雲/公雲/混合雲等彈性部署，讓企業可依自身不同需求，採最有效益方式來擁抱AI賦能新契機。MACHINE LEARNING PLATFORM
核心技術
- 模型開發流程(MLOps)
- 自動化機器學習
- 跨雲部署與推論
機器學習平台使用流程示意圖
MACHINE LEARNING PLATFORM
應用現況
模型開發流程：打造CPU/GPU資源管理系統，讓昂貴的GPU資源得以妥善使用；整合AI模型開發的各項步驟：資料處理、模型開發、模型訓練、模型管理、模型部署、模型監控等，可大幅提升開發效率。研發成果已在許多政府機關/企業使用，可減少50%以上AI導入時間，2021年榮獲「台灣創新技術博覽會競賽金牌獎」獎項肯定。
自動化機器學習：因應許多企業缺乏資料科學家的問題，本院與陽明交大數位醫學中心合作，開發出自動化機器學習功能，大幅減少AI開發時程。此成果應用於多家政府機關、醫療與製造業，並於2022年NVIDIA GTC年度大會發表成果。
跨雲部署與推論：資安與個資一直是企業關心的重要議題，本院機器學習平台可先部署於公司私有雲做模型訓練，訓練完成後的模型，再跨雲部署至公雲以執行應用服務。這種混合雲的AI模型跨雲佈署與推論作法，可有效保護公司機敏性資料安全，讓企業更安心的使用公雲資源來導入AI，此模式將會是未來的主流趨勢之一。