2019人工智能最新前沿技术——自动化机器学习(AutoML)|九州体育平台登录

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九州体育平台官网|随着概念的普及,科技公司对人工智能的排斥程度更低,成本、准确率、效率都影响到人工智能能否投入日常使用。人工智能应用的快速增长也促进了市场对影响人工智能水平的关键因素——机器学习方法的需求。自动机器学习方法AutoML应运而生。

近年来,在深度自学领域,经常出现一种“新的自学方法”。很多人把它看成是改造了深度自学网的简单设计,把看似高不可攀的深度自学带到了大家都能达到的程度。这种新方法是自动的。

2017年5月,谷歌在I/O大会上宣布了AutoML。他们将AutoML应用于深度自学的图像识别和语言建模。他们获得的云自动学习和谷歌网络连接存储算法合并在一起,使最初的机器学习成为一种云产品。

用户只需要提供数据,Cloud AutoML会自动构建深度自学模型。换句话说,AutoML想做的,顾名思义,就是自动机器学习。传统的AI模型训练往往要经过特征分析、模型自由选择、九州体育平台推荐、评价等步骤。

这些步骤必须经过几个月。如果几乎没有经验,时间不会更长。AutoML必须经历这些步骤,但是它可以通过自动化增加这些步骤的时间。

自由选择什么样的参数,自由选择的参数是否有价值或者模型是否是问题,如何优化模型,这些步骤一定要用个人经验、科学知识或者以往的数学方法来区分。AutoML可以用数学方法和原创的数学推理小说证明,不依赖经验。通过数据的产生和模型的性能,AutoML不会对拟合解的分布区间进行很大的评价,并对这个区间进行重新采样。

因此,可以延长时间,提高整个模型训练过程的效率。如何提高技术公平性,将技术的应用降低到门槛,让不懂技术的用户也可以用于人工智能;如何优化机器学习的过程和结果,并负责数据科学家投入更多有价值的工作,是AutoML和人工智能有望在未来攻击的挑战之一。在2018年Google Cloud Global NEXT大会上,李菲菲宣布Google AutoML Vision已经转入公开官方版,并发布了两个新的AutoML产品:AutoML自然语言和AutoML翻译。

当这个名为Cloud AutoML的宏伟项目浮出水面时,被业内称为“谷歌云发展的战略转型”。——还是面向机器学习人工智能的开发者Google Cloud,这次把服务目标转向了大众。

你只需要在修改后的系统中上传自己的标签数据,就可以得到一个训练有素的机器学习模型。从数据介绍到阅卷到模型训练的整个过程,都可以通过拖放界面来完成。

只是在谷歌宣布AutoML前后,机器学习自动化的产品趋势已经开始:2017年底,微软宣布CustomVision。AI,涵盖图像、视频、文字、语音等各个领域。2018年1月,他们发布了微软定制视觉服务,这是一个几乎自动化的平台。

同年,中国涉及到很多产品,被称为需要一个和平的算法工程师来自动化AI。代表之一是百度的EasyDLEasyDL,该公司于2017年11月初推出了定制图像识别服务,并进行了行业公开发布测试。2018年4月、5月、7月,定制对象检测服务、定制模型设备终端计算、定制语音识别等一系列定制能力方向相继公布,形成了从培训数据到最终定制服务的一站式端云集成平台。目前,EasyDL的各种定制能力在行业内广泛使用,用户总数超过1万,已应用于零售、安全、互联网内容审查、行业质检等几十个行业。

提高了这些行业的智能化水平和生产效率。
此外,独创自主开发的人工智能算法平台Brain也搭建了行业领先的AutoML技术,自动设计、搜索、优化深度自学习算法的所有关键环节。无视Brain AutoML技术为核心,试图只经过一次训练就完成自动化过程,将计算成本提高到传统AutoML方法的万分之一,在高效率的时间内寻找高性能、难部署的模型结构。

与市场上的汽车技术相比,被忽视的汽车技术具有以下优点:1 .计算成本小。传统的AutoML技术往往要对模型进行多次训练甚至不迭代部分模型空间,计算成本非常高。不屑一顾的AutoML技术以一次法为核心,只需要训练一次就可以得到整个模型空间的描述,大大增加了计算成本,仅为通常训练成本的1-3倍。

2.适用范围广。猥琐AutoML技术获得了一套独创的解决方案,涵盖了大部分业务,包括活体检测、人脸识别、对象检测、语义分裂等。3.部署方便。

猥琐AutoML技术包括数据处理、模型训练、模型传输、模型分析等过程,以及从数据到落地的自动处理。4.精度高。在很多视觉任务中,鄙视AutoML技术都是人手设计的,超出了行业契合度。

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