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AI到底有多火？看看下面这组数据：
腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》报告中提到，现全球AI领域人才约30万，而市场对人才的需求在百万量级，每年从各大高校毕业的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。
有AI小白可能动心了：是否还能赶上AI这趟车呢？
Sure。因为有这款“神器”——
腾讯智能钛机器学习（TI-ML）：降低AI初学者的实践门槛、提升AI专家的工作效率、甚至让使用者无需任何AI背景，全自动解决各场景问题。
下面给大家介绍一下，这款神器的神奇之处
智能钛机器学习（TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习服务平台。旗下三款机器学习平台产品，适合不同的用户群体，提供定制化的使用体验，形成完整的开发者生态。
TI-ONE：适合AI初学者，并兼顾专业级用户需求的机器学习平台。
TI-A：为AI算法工程师设计的专业级机器学习平台。
TI-S：面向更广泛的人群，支持结构化数据与图片的上传，自学习及自动调参技术，让用户无需算法经验也可轻松基于场景数据，生成高质量模型，真正降低机器学习门槛。
智能钛一站式机器学习（TI OneStop，TI-ONE）适合AI初学者，同时又兼顾专业用户需求的一站式机器学习平台。我们来具体看一下，它是如何辅助AI初学者轻松完成多场景下的机器学习任务的。
TI-ONE提供从数据预处理到模型部署的全流程服务，各个环节无缝衔接、流畅易用，从此用户不再需要为完成一个机器学习任务，而在不同的产品间切换，并疲于应付各种兼容性的问题。
各个环节无缝衔接
通过图形化界面的拖拉拽操作，组件与节点间自动连线，数据流向自动生成，绘制任务流有如“搭积木”一般，流畅便捷。
支持多种机器学习框架，方便用户按照自己的习惯与需求自由选择框架来搭建任务。
TI-ONE平台内置丰富的各类算法，从数据预处理流程到各类机器学习和深度学习算法，AI初学者们可以通过组件的拖拽在任务流中直接使用，无论是机器学习的回归预测、深度学习的图片分类、目标检测，用户不再需要编写晦涩难懂的算法代码即可解决各场景需求。当然，专业级用户也可选择自定义算法的上传。
X轴是算法类型，Y轴是这类算法的个数
在完成了任务流的搭建，在任务调度环节，TI-ONE支持对参数进行数值型与枚举型的预设定，自动完成多次任务，同时提供定时调度功能满足周期性的调度，大大减少手动多次调度的重复性工作量，在完成了多次运行后，用户可前往历史实例模块，快速横向比对所有模型，选择最优结果。
运行产生的模型结果，鼠标悬浮即可显示，同时TI-ONE内置丰富的模型评估方式和图标形式，让用户直观地对比多个结果，模型优劣一眼可辨。
TI-ONE提供了一键式部署工具，用户可以将训练好的模型部署成Application，然后装载成多个实例，一个实例还可以有多个版本。第三方的用户使用REST API便可轻松实现调用。
如此，我们就完成了用TI-ONE构建任务流到发布模型服务的全流程。
智能钛机器学习加速器（TI Accelerator，TI-A）是专为 AI 算法工程师设计的专业级机器学习平台。旨在为用户提供专业级的大规模训练工具，并提供极致的性能优化。
区别于TI-ONE图像化的界面风格，TI-A提供命令行的操作界面，为专业级用户提供熟悉的工作环境，专注而高效。
几乎所有算法工程师团队都面临过大规模训练时速度太慢、计算集群成本高、IT维护步骤复杂等困境。通过TI-A用户可以一键构建分布式Tensorflow框架，同时内部封装了CNN、DNN、LSTM等模型的分布式训练版本，大规模训练从此不再和“繁琐”相绑定。
TI-A基于Tensorflow框架进行性能优化，对比原生框架不论是单机性能，还是多级多卡的性能都有显著的加速比提升，为用户提供更极致的性能体验。
如何使整个机器学习过程更加自动化，减少数据科学家和AI算法专家在整个机器学习过程中的繁重劳动力，同时让更多没有AI背景的人也可以轻松使用AI技术，一直是机器学习领域热议的课题。
如何能够把完整的机器学习工作流做成云端易用的产品，让用户仅需要在界面上拖拽样本数据就可以完成数据处理、特征抽取、模型训练等全流程？
腾讯智能钛机器学习作为AI技术领军者，致力于实现AI技术在各场景下的全面落地，除了已经推出的TI-ONE和TI-A两款机器学习平台产品之外，在AutoML领域也有自己的观点积累。
即将推出的智能钛自动机器学习（TI SelfLearning，TI-S）将全面支持结构化数据、图像等领域的AI建模，使非AI专业人士能够通过TIS获得人工智能决策的能力。
TI-S整体流程图
TI-S为您提供从数据预处理、特征工程、模型调参、模型评估、模型预测到结果分析的一站式服务，全流程覆盖，实现从训练至预测的完整闭环，让用户无需算法经验也能基于场景数据生成模型，真正降低AI技术落地各行业的门槛。
同时，智能钛自主研发的自动数据清洗、自动择参、自动调参、自动特征选择、自动算法选择等技术，亦能高效辅助解决AI专业人员在工作各环节中繁琐、耗时的问题。
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问答
如何使用人工智能合成人声？
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