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开发者可以利用开源技术创建基于 AI 的新解决方案。


纵观那些转型最快的行业(例如,金融服务、医疗保健、零售以及现在的广告行业),开发者都是使用开源技术来提供新一代的功能。我们的企业客户一直在寻求能够以值得信赖的透明方式进行扩展来解决业务问题的 AI 解决方案。在 IBM,我的工作主要是为您(开发者)提供所需的功能,帮助您圆满完成日常工作。

目前,在我们的帮助下,开源开发者正在努力推进广告行业向 AI 的关键转型。例如,在 IBM 开源数据和 AI 技术中心 (CODAIT),企业开发者可以找到合适的开源起点来解决他们当前遇到的最棘手的问题。这样,开发者就可以轻松地使用和创建开源 AI 模型,最终帮助品牌营销人员更深入地了解 AI,从而更有效地吸引消费者。以下是几个示例:

  • 对于想要在常见应用领域(如文本、图像、音频和视频处理)中使用最新的免费开源深度学习模型的开发者,IBM Developer 上的 Model Asset eXchange (MAX) 是一个不错的起点。
  • IBM Data Asset eXchange (DAX) 是一个供开发者和数据研究员使用的在线交流中心,在这里可以找到符合开放数据许可要求的、免费且开放的数据集。
  • 对于希望在 Jupyter 生态系统中更高效地工作的数据研究员,IBM 在 2020 年发布了 Elyra,这是 Jupyter Notebook 的一组以 AI 为中心的开源扩展,可通过用于 AI 模型开发的新工具来帮助壮大 Jupyter 生态系统。

随着市场营销和传媒行业的重大变革,开发者可以帮助广告商从使用 AI 做出反应转变为使用 AI 进行预测。IBM 最近在 IBM Watson® Advertising 套件中添加了一些新功能,这些功能利用 AI 帮助客户预测视觉元素的最佳组合,最大程度地提高给定受众群体的参与度,同时还帮助广告商更好地了解其受众群体的构成和偏好,为未来发展战略提供依据。对于开发者,IBM Watson Advertising 的功能可通过以下几种方式连接到 CODAIT 项目:

  • IBM Watson Advertising Predictive Audiences:通过该解决方案,品牌营销人员和广告商可以更深入地了解 AI,从而吸引看上去没有任何共同之处但表现出相似行为的消费者。要预测受众群体,需要使用端到端的数据科学工作流程,这可能需要广泛使用 Jupyter NotebookElyra JupyterLab 扩展最近引入了 Notebook 管道可视编辑器,您可以使用此编辑器来创建并运行管道而无需编写任何代码。
  • IBM Watson Advertising Social Targeting with Influential:自然语言处理功能已被广泛用于清晰地理解社交媒体帖子和文本。要查看自然语言处理工作流程的示例,可查看这套用于分析最新 COVID 数据的 Jupyter Notebook(由 CODAIT 在今年早些时候创建)。IBM CODAIT 还希望通过名为 Pandas 文本扩展的项目来帮助数据研究员改进自然语言处理工作流程。
  • IBM Watson Advertising Weather Targeting:对于想要使用开源技术提供天气预报的开发者,Model Asset Exchange 提供了一些经过训练的模型,您可以在 IBM Cloud/OpenShift 上快速部署这些模型并将其与自己的应用程序集成:https://developer.ibm.com/zh/exchanges/models/all/max-weather-forecaster/

开发者可以使用这些工具以及其他工具来构建新一代的 AI 广告技术。在 CODAIT,我们极大地简化了在企业中创建、部署和管理开源 AI 模型的过程。CODAIT 还帮助维护由 IBM Research 创建的项目,这些项目可以提高机器学习的公平性、可解释性、鲁棒性和透明度。这包括像 AI Fairness 360 Toolkit (AIF360) 这样的开源软件包,该软件包可帮助您在整个 AI 应用程序生命周期中检查、报告和减轻机器学习模型的偏差。IBM Research 与 CODAIT 合作,向 Linux Foundation AI 捐赠了三个 Trusted AI 项目,以帮助壮大其生态系统并推动创新。

诚邀大家查看我们的开源产品,并在我们的生态系统中构建项目。

本文翻译自:How developers can build the next generation of AI advertising technology(2020-10-28)