Публикации по теме 'automl'


Смерть специалистов по анализу данных
Заменит ли AutoML специалистов по данным? AutoML уже скоро! В 2018 технологические гиганты Google и Microsoft представили миру свои сервисы AutoML: Google Cloud AutoML и машинное обучение Azure. С тех пор популярность и интерес к этим услугам резко возросли. В этом сообщении блога мы рассмотрим, что такое AutoML, какие платформы доступны в настоящее время, и обсудим самый важный вопрос для специалистов по данным: заменит ли нас AutoML? Введение в AutoML Невозможно..
Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, AutoML: в чем разница?
Аджай Вишванат (руководитель отдела маркетинга) Искусственный интеллект — одна из самых горячих тем для бизнеса во всем мире. И вместе с этим мы видим множество терминов, таких как ИИ, машинное обучение, глубокое обучение, а также в сообщениях блогов, статьях и отраслевых анализах. Но что на самом деле означают эти термины и в чем между ними разница? В этом посте представлено краткое описание машинного обучения, искусственного интеллекта, глубокого обучения и автоматического..
Каково состояние AutoML в 2019 году?
Каково состояние AutoML в 2019 году? Глубокое обучение применялось для решения множества сложных задач приложений, таких как классификация, обнаружение объектов, языковое моделирование, рекомендательные системы и т. Д. Однако у него есть недостаток - требуются огромные вычислительные ресурсы и уходит много времени на создание надежных моделей. . Чтобы справиться с этой проблемой, исследователи, разработчики и специалисты по обработке данных сосредотачиваются на AutoML. AutoML -..
Автоматизированное машинное обучение - пора отказаться от специалистов по данным?
Корпорация Майкрософт недавно выпустила предварительную веб-версию Службы автоматизированного машинного обучения (AutoML) в Студии машинного обучения Azure. Я уверен, что многие специалисты по анализу данных и архитекторы науки о данных были бы рады увидеть эти яркие ярлыки на новой услуге: «Без кода», «Автоматизированные эксперименты», «Машинное обучение с самообслуживанием» и многое другое… и некоторые из вас могут спросить: «Означает ли это, что мы сейчас отсчитываем эру Data..
Введение в поиск нейронной архитектуры (подход к обучению с подкреплением)
Автор: Хамди М Абед Искусственный интеллект, создающий искусственный интеллект, - именно так первые люди описали автоматизированное машинное обучение (AutoML). Но так ли это на самом деле? AutoML привлек заметное внимание с 2016 года, когда Google brain представил свою первую публикацию по поиску нейронной архитектуры (NAS) Квака Ле и Баррета Зофа, которая использовалась в нескольких приложениях. Идея состоит в том, чтобы сгенерировать несколько дочерних сетей-кандидатов, обучить их,..
Пусть машина настроится сама — DIY AutoML с использованием Dask и BayesianOpt
Разработка Proof of Concept всегда была важной частью карьеры Data Science. Когда мы разрабатываем модели машинного обучения для прогнозирования в потоке решений, мы обычно тестируем множество разных моделей для одной и той же цели прогнозирования. В процессе большая часть времени будет потрачена на тестирование каждой модели и настройку каждой модели, чтобы получить максимальную отдачу от алгоритм. Наконец, мы сравниваем каждый из полученных лучших результатов, чтобы выбрать..
Выйти из вопроса "Какая модель?" ментальный блок
Развертывание проекта последнего года за считанные минуты Вы на последнем году обучения в бакалавриате, и ваша презентация на заключительном году обучения должна пройти примерно через 5 дней? В отчаянии вы берете этот набор данных Kaggle (который, возможно, отправил вам ваш друг? Я не знаю), чтобы получить эту симпатичную 90% -ную точность. Но вы по сути застряли на шаге 0, какую модель использовать? Поверьте, я был там. Ваш инстинкт? Сразу же вы начинаете гуглить «Как выбрать..