نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
أمازون تُنشئ أداة جديدة لتصميم نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بضعة أسطر من الكود
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
مع زيادة الجهود لجعل التعلم الآلي أكثر سهولة وسهولة الوصول، تقوم الشركات بإنشاء أدوات لجعل إنشاء وتحسين نماذج التعلم العميق أسهل. كما ذكرت VentureBeat، أطلقت أمازون أداة جديدة مصممة لمساعدة إنشاء وتعديل نماذج التعلم الآلي في بضعة أسطر من الكود.
(AMZN )أداء التعلم الآلي على مجموعة بيانات غالبًا ما يكون مهمة طويلة ومعقدة. يجب تحويل البيانات ومعالجتها أولاً، ثم إنشاء النموذج المناسب وتخصيصه. تعديل معاملات النموذج وإعادة التدريب يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً، ولحل هذه المشكلات، أطلقت أمازون AutoGluon. AutoGluon هو محاولة لتحسين الكثير من الأعباء التي ت伴ي عادة إنشاء نظام التعلم الآلي. على سبيل المثال، لا يحتاج مهندسو التعلم الآلي فقط إلى اتخاذ قرار بشأن الهيكل المناسب، بل يحتاجون أيضًا إلى تجربة معاملات النموذج. AutoGluon يهدف إلى جعل إنشاء هيكل الشبكة العصبية واختيار معاملات النموذج المناسبة أسهل.
AutoGluon مبني على عمل بدأته مايكروسوفت وأمازون في عام 2017. كان Gluon الأصلي واجهة التعلم الآلي مصممة لتمكين المطورين من مزيج المكونات المُحسنة لإنشاء نماذجهم الخاصة، ولكن AutoGluon يُنشئ نموذجًا من النهاية إلى النهاية بناءً على رغبات المستخدم. يُreported أن AutoGluon قادر على إنتاج نموذج واختيار معاملات النموذج، في نطاق من الخيارات المحددة، باستخدام بضعة أسطر من الكود. يحتاج المطور فقط إلى توفير بعض الحجج مثل وقت إكمال التدريب المطلوب، وسيحسب AutoGluon أفضل نموذج سيتم إكماله في الوقت المحدد والموارد الحسابية المتاحة.
(MSFT )AutoGluon حاليًا قادر على إنشاء نماذج لتصنيف الصور وتصنيف النصوص والكشف عن الكائنات والتنبؤ الجدولي. يُقصد أيضًا من واجهة برمجة التطبيقات AutoGluon أن تتيح للمطورين ذوي الخبرة تخصيص النموذج المُنشأ تلقائيًا وتحسين الأداء. في الوقت الحالي، AutoGluon متاح فقط لنظام التشغيل Linux ويتطلب Python 3.6 أو 3.7.
أوضح Jonas Mueller، جزء من فريق تطوير AutoGluon، سبب إنشاء AutoGluon:
“لقد طوّرنا AutoGluon لتحقيق الديمقراطية الحقيقية للتعلم الآلي، وجعل قوة التعلم العميق متاحة لجميع المطورين. AutoGluon يحل هذه المشكلة حيث يتم ضبط جميع الخيارات تلقائيًا في نطاقات افتراضية تعرف أن تكون جيدة للغاية للمهمة والنموذج المحددين.”
AutoGluon هو طريقة جديدة في سلسلة طويلة من الطرق المُقترحة لتقليل الخبرة والوقت اللازمين لتدريب نماذج التعلم الآلي. مكتبات البرمجيات مثل Theano أوتوماتيكية حساب متجهات التدرج، في حين أتاح Keras للمطورين تحديد بعض معاملات النموذج المطلوبة بسهولة. تعتقد أمازون أن هناك المزيد من الأرض التي يمكن تغطيتها فيما يتعلق بتحقيق الديمقراطية للتعلم الآلي، مثل جعل معالجة البيانات وتحسين معاملات النموذج أسهل.
يبدو أن إنشاء AutoGluon جزء من جهود أمازون لجعل تدريب ونشر أنظمة التعلم الآلي أسهل وأكثر سهولة. قامت أمازون أيضًا بإجراء تغييرات مركزة على التعلم الآلي على مجموعة أدوات AWS. على سبيل المثال، تم إجراء تحسينات على أداة AWS Sagemaker. تتيح أداة AWS SageMaker داخل مجموعة AWS للمطورين تدريب ونشر نماذج إلى السحابة. تأتي SageMaker مع مجموعة من الأدوات التي تتيح للمطورين اختيار الخوارزميات تلقائيًا وتدريب النماذج واعتمادها وتحسين دقة النماذج.
