Публикации по теме 'automl'


Представляем универсальный инструментарий Deep Transformers от ThirdAI
Универсальный интерфейс AutoML на базе ЦП для решения широкого круга задач машинного обучения Как мы представили в нашем предыдущем посте , ThirdAI — это стартап, посвященный демократизации искусственного интеллекта, позволяющий всем разработчикам обучать и развертывать крупномасштабные нейронные сети на обычном оборудовании ЦП. С помощью алгоритмических и программных инноваций мы стремимся на порядки снизить стоимость разработки современных решений для машинного обучения. В этом посте..
Auto ML: будущее машинного обучения
Машинное обучение изменило правила игры в мире технологий, и его применение можно найти во многих отраслях, от здравоохранения до финансов. Однако создание и обучение модели машинного обучения может быть трудоемким и сложным процессом, требующим глубокого понимания задействованных алгоритмов и методов. Здесь на помощь приходит Auto ML. Что такое автоматическое машинное обучение? Auto ML расшифровывается как «Автоматизированное машинное обучение» и представляет собой процесс,..
Глубокое погружение в AutoML H2O
Обзор автоматизированного машинного обучения с H2O AutoML Спрос на системы машинного обучения резко вырос за последние несколько лет. В основном это связано с успехом методов машинного обучения в широком спектре приложений. AutoML в корне меняет облик решений на основе машинного обучения сегодня, позволяя людям из разных слоев общества использовать модели машинного обучения для решения сложных сценариев. Однако даже с четким указанием на то, что машинное обучение может дать толчок..
Использование машинного обучения с открытым исходным кодом — AutoML: классификация изображений
Обновлено: 08.01.2023 Исправление: SageMaker Studio требовалось обновление, и автоглюон отлично работает на ядре basepython2. Почему AutoML? Зачем этот блог? Мы наблюдаем растущий интерес к демократизации ИИ и МО. Поставщики облачных услуг, такие как AWS, GCP и Azure, продолжают инвестировать в создание сервисов более высокого уровня, которые упрощают машинное обучение для масс с помощью пользовательских интерфейсов или API-интерфейсов с щелчком и перетаскиванием, которые..
forester: пакет AutoML R для древовидных моделей
Вы когда-нибудь проводили целый день, применяя различные алгоритмы машинного обучения (ML) из нескольких библиотек, справляясь с легионом условных и безусловных гиперпараметров и пытаясь справиться с различными методами обработки данных? Несомненно, это пробная работа с предварительным опытом. Эти повторяющиеся испытания могут быть очень трудоемкими и трудоемкими даже для опытных практиков ML. Для решения этих вышеупомянутых проблем с быстрым построением моделей и удобным интерфейсом, не..
Табличное прогнозирование с использованием автоматического машинного обучения (AutoGluon)
В этом посте я делюсь своим исследованием с табличным прогнозированием (прогнозирование целевого столбца табличного набора данных с использованием оставшегося столбца) с использованием Авто M ахина L заработок ( AutoML ), AutoGluon от лабораторий AWS, а также подробные сведения о его внутренней работе. Фреймворки AutoML предоставляют заманчивые варианты, поскольку они устраняют препятствия для новичков в обучении высококачественных моделей, а для экспертов они сокращают время до..
Сравните 42 разных регрессора машинного обучения одной строкой кода - Lazypredict
Быстрый подход к сравнению различных показателей регрессии из 42 различных регрессоров машинного обучения Вступление В моем последнем блоге я обсуждал оценку метрик классификации на 29 различных классификаторах машинного обучения всего с одной строкой кода. В этом блоге мы оценим метрики регрессии 42 различных регрессоров машинного обучения с помощью 1 строчки кода. Мы будем использовать библиотеку Python Lazypredict для этой задачи, а затем визуализировать наши результаты...