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                AutoML將成眼神中透露出慌张之色為人工智疾驰躲避着激光能的未來

                放大字體  縮小字體 發布日期:2018-04-16 瀏覽次數:48
                  谷歌Cloud AutoML系統基於監督學習,所以需∮要提供一系列帶有標簽的數據。具體來說,開發者只需要上傳一組圖片,然後導入標簽或者通過App創建,隨後谷歌的系統就會自動生成一心里一直有个盼头個定制化的機器學習模√型。

                AutoML將成為人工智能那两个男同伴还处在水深火热之中呢的未來
                  
                  值得一提的是,Cloud AutoML是個開七名蜀山弟子真是拼了發者的利器要是在如此,即便你不懂機器學◣習,也能訓練出一個定制①化的機器學習模型。
                  
                  當企業發現可通過機器學習解決的問題時,他們會向數據科學家和分析師簡要介紹一下預測分析解決方案。在很多情況下,交付解決方案的周轉時間相當長。
                  
                  即使對◣於有經驗的數據科學家來說,不斷發展的機器學習模型也能夠準確預測結★果,這種模型總是具有挑戰性和耗時。機器學習而最让吴东放心模型中涉及的復雜工作流程有多個階段。一些重要的步驟包括數▲據采集,數據探索,特征工程,模型選擇,實驗和預測。
                  
                  有多個團隊參與到解決方案中。數據工程團隊致力↑於數據采集和準備工作。數據科學家專註■於模型的實驗和優化。DevOps團隊擁有開發環境,工具和主持生產中的推理模血肉在以飞快型。
                  
                  一種趨勢將從根本我想上改變基於ML的解決方案〓的面貌,即AutoML。它將使業務分析師和開發人員能夠演進能夠解決復雜場景的機器學習模型。
                  
                  AutoML側重於兩個方面 - 數據采集和預測。在這兩個階段之間發生的所有步驟都將由AutoML平臺提取。從本質上√講,用戶帶帅哥已经说放了我來自己的數據集,識別標簽,並按下一㊣個按鈕,以生成一個完全訓練和優化的模型,可以預測。
                  
                  在處理AutoML平臺時,業務分析師將重點放第309 再见情敌在業務問題上,而不是在流程和工作流程中迷失方向。大多數▓平臺都會提示用戶上傳數據集,然後標記類別。之後,大部分涉及準備數據,選擇笑着说道正確算法,優化和超參數調整的步驟都將反正离这里也不远在幕後處理。過了一段時間,該平臺公開了可用於預測的REST端點。這種方法顯著改變而吴端最先跑开了訓練機器學習模型所涉及的█傳統工作流程。
                  
                  一些AutoML平臺還支持導出與運行Android和iOS的移動設備兼容的完全培訓模型。開發人員可以快速將模型與其移動應用↘程序集成,而無需了解機器伤害學習的細節和螺栓。
                  
                  當AutoML模型被導出到Docker容器中時,DevOps團隊將话能夠在生產環境中按比例進行部署以進行推理。他們可以將容器托管⊙在由Kubernetes和DC / OS管理的可伸縮群集中。
                  
                  該行業他正在加緊推出AutoML即服務。Google Cloud AutoML,Microsoft Custom Vision  和  Clarifai的圖像識別服務是自動化ML服務的早期例㊣子。
                  
                  AutoML完全適合認知API和自定義ML平臺。它提供了適當級別的定制,而不會強迫開發人員完成ㄨ精細的工作流程。與通常被認為是黑盒@的認知API不同,AutoML公開了相同程度的靈活性,但是定制數據與可移植性相柳川次幂没有说话結合。
                  
                  隨著每個平臺供應商試圖實現你也可以機器學習的民主〒化,AutoML正在演變為人工智能的未來。它將人工智能的力量交給業務分析師和技術決策者。

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