Машинное обучение — это новая технология будущего. Искусственный интеллект, связанный с машинным обучением, увеличивает спрос на инженеров по машинному обучению и специалистов по данным. Но работать с машинным обучением — тяжелая работа.
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение самообучается с помощью наблюдения. Ему не нужна человеческая рука для помощи. Будь то действие или задача, машинное обучение внимательно наблюдает за ним и пытается имитировать функцию, помещая действия в свою систему.
Машинное обучение — популярная технология, которая используется в различных секторах. Он используется практически во всех областях. Специалисты по данным и инженеры по машинному обучению привыкли работать с этой технологией. Но что делать тем, кто не знаком с машинным обучением? Для них есть готовое решение. Им на помощь приходит автоматизированное машинное обучение или AutoML.
Что такое AutoML?
AutoML или автоматизированное машинное обучение включает в себя автоматизацию сквозного процесса применения машинного обучения к реальным проблемам, которые действительно актуальны в отрасли. Цель состоит в том, чтобы уменьшить или устранить потребность в квалифицированных специалистах по данным для создания моделей машинного обучения и глубокого обучения. Система AutoML позволяет любому предоставить помеченные обучающие данные в качестве входных данных и получить оптимизированную модель в качестве выходных данных.
В последние годы машинное обучение было замечено как ключ к будущему. Однако обработка и программирование машинного обучения включает в себя различные направления исследований, анализа и реализации. С точки зрения технического процесса машинное обучение предназначено только для специалистов по данным и энтузиастов машинного обучения и исследований. Чтобы разорвать цепочку, AutoML устраняет пробел, который обеспечивает теорию или концепцию автоматизированного машинного обучения.
Специалист по данным должен применять соответствующие методы предварительной обработки данных, разработки параметров, извлечения параметров и выбора параметров, которые делают наборы данных готовыми к настройке. А позже он включает алгоритмы для получения окончательной модели машинного обучения. Средство AutoML было предоставлено, чтобы бросить вызов длительным методам. Он может применять машинное обучение без такого опыта или эксперта по машинному обучению.
Характеристики AutoML
AutoML использует трансферное обучение, чтобы обучать модели пользователей без загрузки большого объема данных. Трансферное обучение иногда называют специализированным машинным обучением. Это позволяет моделям получать знания из других моделей, а не из необработанных данных. Этот процесс сократит обычное время цикла.
AutoML предоставляет платформу для автоматического обнаружения объектов и маркировки изображений. Эта технология отличается от остальных тем, что позволяет пользователям предоставлять платформе образец набора изображений с определенными тегами. Система запоминает изображения и теги. После того, как модель полностью обучена, невидимая выборка точно обнаружит и пометит элементы на основе обученной модели.
AutoML от Google
Google запустил облачный AutoML в 2018 году. Ожидалось, что платформа AutoML выведет машинное обучение на новый уровень. Google AutoML — это служба, которая позволяет пользователям обучать модели машинного обучения, не требуя глубоких знаний и навыков.
Основные функции AutoML от Google
- AutoML от Google устранит финансовый барьер, с которым сталкиваются небольшие организации, пытающиеся внедрить машинное обучение в свой рабочий процесс.
- Технология раскрывает возможности машинного обучения для неспециалистов, нарушая многолетнюю рутину технологической доступности только для людей с соответствующим академическим образованием.
- Это поможет бизнесу направить человеческий интеллектуальный капитал на инновации и дифференцирование.
Разработчики ИИ — мост между технологиями и миром
Появление AutoML вызвало споры среди технических ученых. AutoML может позволить 3-класснику построить глубокое обучение за 20 минут. Он может даже сделать распознаватель картофельных чипсов всего за 3 часа. Решения AutoML, основанные на трансферном обучении, позволяют создателю использовать небольшое количество размеченных данных для получения впечатляющих результатов. Быстрый рост технологий вызвал у технических специалистов вопрос: «Хорош или плох AutoML для разработчиков ИИ?»
Аргументы стороны обоих аспектов. Технологии не достигли того высокого уровня, которым они являются сегодня, без помощи человека. Если мы посмотрим на развитие, то увидим множество областей, в которых ученые проводили исследования и обогащали систему, чтобы свести к минимуму участие человека в ней. Примечательно, что это не снизило спрос на технических ученых. Большинство функций были разработаны для снижения стоимости. Это сделало востребованными на рынке как технических экспертов, так и разработчиков начального уровня.
Оглядываясь назад на график развития технологий и участие в нем разработчиков, становится ясно одно. Потребность в специалистах по данным, которые могут рассказать реальную историю данных, а не просто данные в бездумных прогнозах, будет расти. Понимание новых моделей часто объясняется учеными, занимающимися данными, и спрос на них находится на ажиотаже. Отныне не имеет значения, как далеко зайдет технология и какой высоты она вырастет из человеческих рук, корнем всего этого являются ученые, которые несут ответственность за объяснение функционирования технологической модели. Таким образом, совершенно очевидно, что специалисты по обработке и анализу данных, инженеры по машинному обучению и исследователи всегда будут работать по оговорке.
Сообщение AutoML вряд ли убьет спрос на разработчиков ИИ впервые появилось в Analytics Insight.
