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因为疫情而缩小航行的起因，有些人的航空公司金卡会员身份被降至了银卡甚至广泛卡，伺机体验大打折扣。优先登机、收费应用航空公司的 VIP 休息室、收费升舱等优惠服务，对于频繁出差的旅客来说还是颇具吸引力的。实践证明，会员制是造就客户忠诚度的无效营销伎俩之一，并且在商业企业的营销中占据了越来越重要的位置。无论是去商场生产，还是去美容美发，甚至在网上买个零食，会员的身份都能够让你享受到更多优惠或其余服务。
商家心愿将会员制作为一条无效的纽带，一直加强客户的黏性，所以会想出各种高招吸引回头客，比方采取会员降级服务等。然而将银卡客户降级为金卡，还是将金卡客户降级至钻石卡，哪个更有益于留住客户，并最大水平地刺激生产呢? 以前，商家做出相干决定时，可能就是凭教训或拍脑袋，后果也只能是“差不多”“大略其”。
当初，因为因果决策技术的利用，商家能够从以前对相关性的预测“跃升”至决策，可能对后果做出比拟准确的评估和判断。九章云极 DataCanvas 推出了一个名为 YLearn 的因果学习开源我的项目，它提供了一站式解决因果学习残缺流程的开源算法工具包，解决了因果学习中的因果发现、因果量辨认、因果效应预计、反事实推断和策略学习等五大关键问题，能够无效帮忙客户进一步晋升自动化决策的能力。
到底是金卡客户的生产能力更强，还是钻石卡客户对商家的支出奉献最大这个问题，对于 YLearn 来说是个小 Case。事实上，九章云极 DataCanvas 也的确通过 YLearn 帮忙某个商家做过智能剖析，结果显示，从商家的投入产出来掂量，将银卡客户降级为金卡客户是最划算的。YLearn 能够助力商家的卡核心将经营的精细化水平晋升至更高层次，而这在以前是很难做到的。
从预测到决策，从 YLearn 学到了什么？
YLearn 是何物？你把它颠倒过去想，也就是 Learn Why，即“学习为什么”。
GitHub 开源地址：https://github.com/DataCanvas…
人们常常说，学习常识不能流于外表，不仅要“知其然，更要知其所以然”，探索事物的实质及其产生的起因。从人工智能利用倒退的角度，“知其然”中的“然”，是指数据之间的关联关系，通过机器学习、深度学习便能够做到“知其然”；而“所以然”是指数据之间的因果关系，必须在机器学习、深度学习的根底之上，引入因果统计，能力实现从预测到决策的跃升。“从预测到决策，看似一小步，但正是这一步，就像当初阿波罗登月人类迈出的那一小步一样，具备决定性的意义。”九章云极 DataCanvas 董事长方磊博士如是说。
最近几年，在寰球范畴内造成了一股因果学习的热潮，微软、谷歌、卡内基梅隆大学等都投入了重点钻研并发表了多篇论文，其势头之迅猛相比深度学习衰亡时有过之而无不及。
“大量机器学习、深度学习所作的工作只是预测，人们曾经司空见惯，而决策仍然要靠脑补。比方，升高月费能挽留多少客户这件事，只利用机器学习和深度学习，得不出一个必定的说法。明天，越来越多的客户须要对策略进行评估，这就要依附因果学习。”方磊解释说，“咱们推出 YLearn，并非单纯谋求技术上的翻新冲破，而是客户需要使然。YLearn 是寰球首个笼罩从因果发现、评估到决策一系列模块的端到端开源框架，可能无效升高决策者的应用门槛。”
如果说机器学习是 1.0、深度学习是 2.0，那么因果学习就是 3.0。以前不能做决策评估或者说做得比拟毛糙，而当初有了因果学习的助力，评估的精度显著晋升。一方面，金融、运营商以及大型企业客户有了迫切的需要，另一方面，因果学习技术疾速倒退，九章云极 DataCanvas 在这样一个适合的工夫点推出像 YLearn 这样的开源框架，堪称生逢其时，引领了整个行业的倒退。
YLearn 由 CausalDiscovery、CausalModel、EstimatorModel、Policy 和 Interpreter 等部件组成，各部件既可独立应用，也能够进行对立封装。借助这些组件，YLearn 可能实现用因果图示意数据集中的因果关系、辨认因果效应、概率表达式和各类预计模型等性能。在九章云极 DataCanvas 的另一核心技术 AutoML 主动机器学习的加持下，YLearn 还能实现主动调参、主动优化、一键主动生成对应后果“Y”的多种决策计划等高级性能，进一步升高了利用门槛。
YLearn 因果学习开源我的项目组成
在人工智能 1.0 时代，人们打造了 AI 的根本框架；进入 2.0 时代，进一步升高了 AI 的利用门槛；到了 3.0 时代，数据的极大丰富以及因果学习算法上的微小冲破，使得从预测到决策成为可能。“在 AI 3.0 时代，咱们要将 AI 的技术能力赋能给业务端，实现更精确的决策，给用户带来更大的实用价值，而不是只围绕着预测打转转。”方磊示意。
为什么是九章云极 DataCanvas 拔了头筹？
上文曾经提及，寰球钻研因果学习关系的企业、高校有很多，但为什么是九章云极 DataCanvas 率先推出了寰球首个因果学习残缺流程开源工具包？
方磊回顾说：“大概两年多前，在与客户的交换中咱们理解到，客户在业务上遇到的最大瓶颈是 AI 预测与企业的业务经营之间是脱钩的。补救这两头的鸿沟当然须要很多技术，而因果关系是其中十分要害的一环。咱们认定了这一突破点，启动了相干钻研，最终开发出这一工具包。当初看来，咱们当初的抉择是正确的。”
因果关系决策之于 AI，其重要性就相当于 Tensorflow 之于深度学习。YLearn 是九章云极 DataCanvas 站在前人的肩膀上，为开发者提供的一个对立的、标准化的、低门槛的工具，让因果关系决策能够轻松落地，而不须要开发者把大量精力放在本人钻研和部署相干的根底组件上，也无需开发者本人写更多代码，只有调用 YLearn 提供的 API，就能够应用九章云极 DataCanvas 开发的简洁而弱小的因果学习底层框架，更疾速地利用于理论业务中。
尽管国外有很多厂商、钻研机构和高校在钻研因果关系决策，但大多只是出于钻研的目标，而且停留在对单个点的钻研上，并不是将因果学习框架的商业化作为指标。九章云极 DataCanvas 是一家企业，以服务客户为指标，十分重视实用性，所以从深入研究因果关系决策的第一天开始，就致力于将其变成一个客户可能用的产品框架。有客户需要、有九章云极 DataCanvas 本身的技术和能力积攒，又找到了一个适宜的切入点，YLearn 的推出也就牵强附会了。
通过给定的数据集，发现因果关系，并将其变成因果图谱，在其上进行策略测验，而后再依据这个图谱进行评估和推断，造成最终的后果。这样一个规范的流程、端到端的每一步，现在都能够在 YLearn 中便捷、残缺地实现。“达到同样的成果，如果不应用 YLearn，一个博士先要研读大量相干论文，而后做大量重复性的工作，而采纳 YLearn 则能够事倍功半。”方磊示意，YLearn 将决策这件事从博士生能力胜任的工作“升高”到程序员就能搞定，将来随着图形化交付的实现，可能一般的业务人员也能轻松上手。
YLearn 如同一面旗号，标记着从预测到决策的飞跃，更大的业务价值将进一步释放出来。置信接下来整个行业也会跟风而起。
找准突破口，做大做强数据智能根底软件
九章云极 DataCanvas 长期专一于数据智能基础设施的建设，而 YLearn 对于其数据智能根底软件平台来说起到了承前启后的作用。
尽管从产品状态上说，YLearn 目前只是一个开源的外围算法包而已，但从产品架构上看，它从承载模型的上线推理到承载决策的上线推理，这是一个极大的扭转。“从预测到决策不会欲速不达，但从 YLearn 开始，数据科学家这一人群终于领有了决策判断的能力。从这个角度说，YLearn 起到了承前启后的作用。”方磊示意，“咱们的数据智能根底软件平台以前承载的是模型，从 YLearn 公布开始将承载决策，这是实质的变动。迈出这一步，咱们也就从模型的视角转向了决策的视角，从而更加贴近业务。客户是否对 AI 进行继续、大量的投资，次要取决于客户是否看得更分明，是否做出更精准的评估。而这所有的前提就是决策能力的晋升。”
九章云极 DataCanvas 之所以对 YLearn 充满信心，因为 YLearn 体现的是业务价值。以后，YLearn 还处于蹒跚起步的阶段，但它带来的扭转是具备革命性的，让用户第一次能够做出准确的评估。以前咱们常说的机器主动决策，实用的范畴绝对较窄，而当初所说的决策则是拓展到更大的范畴、更高的档次。有了数据、有了因果关系，用户就能够从更丰盛的视角去预测、评估，从而失去更准确的论断。
进入 AI 3.0 时代，数据智能根底软件平台要做的是更好地赋能给数据科学家、程序员乃至业务人员。因果学习会产生出更多决策的组合，使其与业务相结合就更加简单。使因果学习决策更加标准化、简单化就成了一项事实的挑战。九章云极 DataCanvas 认为，这会是数据智能根底软件倒退的一个突破口，尽管可能会经验一条较漫长的商业门路，但一旦被市场和客户所承受，将成为数据智能根底软件一次关键性的降级。
方磊示意：“咱们会保持做好那些‘苦活’‘累活’，沿着明确的倒退门路，加大产品的研发和投入。咱们不是单纯地销售软件和服务，而是云中的一份子，携手云生态的合作伙伴，通过‘云中云’的模式，推动数据智能根底软件的广泛应用。在因果学习这方面，咱们也是采取雷同的策略和作法。”
明天，九章云极 DataCanvas 的业务曾经从以金融、运营商为主，逐渐扩大到能源、交通、国央企等十几个行业，2022 年第一季度支出相比去年同期实现了 100% 的增长。YLearn 作为一款开源工具包，除了供社区用户下载应用以外，也会作为九章云极 DataCanvas 数据智能根底软件平台的一个重要性能，与其余企业级产品和性能买通，为用户决策提供更好的助力。
从辅助决策到加强决策再到主动决策，这是一个继续演进的过程。目前，大部分用户还处在辅助决策阶段，加强决策的利用也才刚刚开始。因果决策则是始于加强决策，实现向主动决策逾越的要害一步。YLearn 无疑踩准了节奏。