近年來，大數(shù)據(jù)、5G、AI技術(shù)應(yīng)用快速發(fā)展，助力我國教育信息化水平不斷提升，并催生大量在線教育新場景、新模式、新業(yè)態(tài)，有效滿足人們多樣化學(xué)習(xí)需求。

　　5月13日，在北京師范大學(xué)珠海校區(qū)，作業(yè)幫首席算法專家宋旸受邀和該校統(tǒng)計學(xué)院應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士生進行了分享。宋旸就統(tǒng)計學(xué)在具體場景下的實踐、泛AI技術(shù)在產(chǎn)品業(yè)務(wù)中發(fā)揮的作用等方面進行了講解。

　　宋旸同時受聘為北京師范大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院應(yīng)用統(tǒng)計專業(yè)碩士兼職導(dǎo)師。

分享現(xiàn)場

　　數(shù)據(jù)思維貫穿研發(fā)迭代全過程

　　據(jù)了解，作業(yè)幫旗下產(chǎn)品日活超5000萬，月活突破1.7億，擁有3億的大數(shù)據(jù)題庫，每天都在源源不斷地產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。如何把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成工作中的生產(chǎn)力，變成企業(yè)的競爭力，是日常研發(fā)與產(chǎn)品迭代中都面臨的課題。

　　宋旸介紹，將數(shù)據(jù)思維貫穿在作業(yè)幫產(chǎn)品實驗、分析、優(yōu)化過程，有助于作業(yè)幫完善產(chǎn)品功能。例如，作業(yè)幫的海量知識點重要性均是根據(jù)學(xué)生搜題頻次等多項數(shù)據(jù)而定。

　　此外，作業(yè)幫對于數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)處理十分重視，宋旸認(rèn)為不同的理解和認(rèn)知，不同的處理經(jīng)驗和技巧，都會對最終結(jié)果產(chǎn)生重要影響。以拍照搜題為例，為了更好地對拍照搜題每天產(chǎn)生的過億張圖片進行隨機抽取處理，作業(yè)幫對多種算法進行深入比較，全面分析利弊，最終找出全新算法策略。宋旸表示，“在統(tǒng)計算法加持下，任何小問題都會變得優(yōu)雅且高效�！�   

　　數(shù)據(jù)分析帶來精準(zhǔn)洞察  泛AI技術(shù)激發(fā)產(chǎn)品潛力

　　數(shù)據(jù)分析為作業(yè)幫具體業(yè)務(wù)帶來了精準(zhǔn)洞察。為了讓用戶擁有更好地體驗，作業(yè)幫會基于數(shù)據(jù)的分析進行改進。

　　統(tǒng)計學(xué)也為產(chǎn)品帶來了算法利益，泛AI技術(shù)的應(yīng)用則進一步激發(fā)了作業(yè)幫產(chǎn)品的潛力。據(jù)了解，目前，圖像、計算推理、檢索及NLP、語音、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘等基礎(chǔ)技術(shù)，已成熟應(yīng)用在口算批改、拍照搜題、智能客服等多項產(chǎn)品中。

　　以拍照搜題為例，在日常應(yīng)用中存在光照不均、異常模糊、傾斜扭曲等難點，作業(yè)幫利用圖像與OCR技術(shù)完整識別流水線，包含超過30種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對上述難點專項解決。文字的一次識別需要260次以上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，平均耗時僅需200ms，每分鐘響應(yīng)高達100萬次搜題請求。

　　與此同時，語音技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)等AI技術(shù)也廣泛應(yīng)用在作業(yè)幫的教學(xué)實踐中。在課堂語音彈幕應(yīng)用中，語音技術(shù)能夠成功識別老師的語音，并據(jù)此匹配特殊顏色等互動內(nèi)容，有效吸引學(xué)生注意力，調(diào)動課堂互動積極性。

　　宋旸表示，從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)洞察，作業(yè)幫讓數(shù)據(jù)在每一個細(xì)節(jié)上發(fā)揮重大作用，并指導(dǎo)產(chǎn)品的最終決策。在統(tǒng)計學(xué)與AI技術(shù)應(yīng)用的雙驅(qū)動下，作業(yè)幫產(chǎn)品不斷趨于完善，持續(xù)刷新用戶使用體驗。