近日，IBM为Watson Studio增加新的AutoAI功能，旨在通过自动化，加速处理密集型数据流程来帮助推进AI开发，同时优化和管理AI在企业中的作用。因此，数据工作人员可以腾出更多时间来设计、测试和部署机器学习(ML)模型。 尽管人们越来越意识到人工智能在企业中的战略价值，但大多数企业仍在努力应对基本信息架构的挑战。挖掘、收集、组织碎片和孤立数据，然后用于数据分析。通常这些琐事会减缓AI开发。在最近的Forrester报告中，60%的受访者表示，管理基础数据是尝试AI时面临的最大挑战之一，而另外44%的受访者将其归因于数据准备。

对于没有数据科学家的企业，AI项目受到的挑战更多。在IBM商业价值研究院的研究中，转向企业级AI，去年有63%的受访者表示，缺乏适当的技术人员，是实施人工智能的主要挑战。Watson Studio新AutoAI功能与Watson Machine Learning配合使用，可以通过自动化加速AI开发进度，轻松应对解决这些问题。

　　目前，用户可在IBM Cloud上的Watson Studio中使用，新的AutoAI功能旨在自动执行耗时的数据准备和预处理流程，包括模型开发和特征工程。使用户能够利用超参数优化功能，轻松构建数据科学和AI模型。此外，AutoAI包含一套用于企业数据科学的最强大的模型，例如梯度提升树，并且可以让用户快速扩展ML实验和部署过程。

　　IBM人工智能总经理Rob Thomas表示：“IBM一直与客户密切合作，为人们提供人工智能工具。而许多人面临的首要挑战之一就是数据准备。我们为Watson Studio新增的自动化数据处理功能，可以帮助客户开更快地建立ML模型和实验环境。”

　　AutoAI还包括IBM神经网络功能(NeuNetS)，它于去年秋天首次亮相，目前在Watson Studio项目中处于公开测试阶段。该技术旨在通过使用AI自动合成定制神经网络，来快速跟踪深度学习模型的开发。

　　Watson Studio AutoAI 利用了IBM Research开发的关键技术，构建了IBM多年来一直在开发和提供的自动化功能。从IBM Watson Assistant和Discovery到Watson Machine Learning的解决方案提供不同程度的自动化，加快并简化耗时的工作任务，使客户能够更好地专注于有价值的工作上。

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