Инструменты машинного обучения (ML) стремительно развиваются и специализируются, давая пользователям возможность создавать и управлять своими моделями машинного обучения различными способами: от написания кода, использования фреймворков до использования автоматизированных решений, каждое из которых имеет свои плюсы и минусы. Хорошая новость заключается в том, что PerceptiLabs разработала инструмент машинного обучения нового поколения с нашим средством визуального моделирования, который упрощает, ускоряет и делает построение моделей доступным для более широкого круга пользователей, независимо от того, являетесь ли вы экспертом или новичком.
Чтобы понять значение этого инструмента, давайте сделаем шаг назад и посмотрим, как развивалось машинное обучение.
Вначале искусственный интеллект (ИИ) был предназначен для докторов наук, которые использовали только чистый код для разработки своих алгоритмов. Им пришлось использовать свое воображение, чтобы визуализировать свои модели в своей голове. По мере того, как ИИ и машинное обучение завоевали популярность, а уровни опыта практиков ИИ стали разнообразнее, усилия по демократизации машинного обучения материализовались в богатый набор фреймворков и наборов данных с открытым исходным кодом.
Для многих из этих предложений требуются глубокие знания, и специалисты по-прежнему полагаются на кодирование сквозных решений машинного обучения. Это может иметь некоторые преимущества при создании индивидуальных решений, но может потребовать больших вложений в ресурсы, инфраструктуру и обслуживание.
Совсем недавно было запущено множество инструментов AutoML, которые обещают сквозные возможности, в которых вводятся данные, настраиваются параметры и генерируется полностью обученная развертываемая модель машинного обучения. Простота этого звучит заманчиво - действительно, это уместно в определенных сценариях - однако моделям машинного обучения, созданным с помощью AutoML, часто не хватает прозрачности в их производительности и их объяснимости (то есть, почему они дают определенные результаты). Кроме того, решения AutoML часто ограничивают пользователей лишь несколькими методами машинного обучения.
Новое поколение машинного моделирования
Мы наблюдали, как TensorFlow превратился в самый популярный фреймворк машинного обучения. Мы также понимали, что не все в области машинного обучения имеют большой опыт построения моделей. Поэтому мы решили создать лучший способ расширить возможности более широкого круга пользователей, от экспертов до новичков.
Мы разработали наш инструмент как визуальный API поверх TensorFlow. Это дает разработчикам полный доступ к низкоуровневому API TensorFlow и свободу использовать другие модули Python, одновременно предоставляя новичкам простой в использовании графический интерфейс с некоторой простотой AutoML.
Было действительно важно, чтобы пользователи имели полную прозрачность в том, как построена их модель, и в представлении о том, как их модель работает. Результатом является новый визуальный подход, который обеспечивает гибкость чистого кода, простоту пользовательского интерфейса перетаскивания и некоторую автоматизацию при подключении компонентов, создании архитектур моделей, а также настройке параметров и гиперпараметров.
Краткий обзор подходов к моделированию машинного обучения
Когда дело доходит до построения моделей машинного обучения, у вас есть большой выбор, и каждый подход необходимо тщательно оценивать с учетом имеющихся у вас ресурсов.
Вот почему мы в PerceptiLabs думаем, что наш новый визуальный способ построения моделей машинного обучения обеспечивает правильный баланс для широкого круга пользователей машинного обучения, предлагая лучшую объяснимость, сложность и удобство использования. Это гибкий, но комплексный подход, который позволяет вам выбирать способ работы в зависимости от вашего опыта и потребностей проекта.
Если это звучит заманчиво, вы можете начать с нашей бесплатной полнофункциональной индивидуальной версии PerceptiLabs. Ознакомьтесь с нашим Руководством по быстрому запуску для получения дополнительной информации.
