Amazon Creează Un Nou Instrument Pentru A Proiecta Modele AI Cu Doar Câteva Linii De Cod

Pe măsură ce se fac eforturi pentru a face învățarea automată mai ușoară și mai accesibilă, diferite companii creează instrumente pentru a face crearea și optimizarea modelelor de învățare profundă mai simplă. Așa cum VentureBeat raportează, Amazon (AMZN ) a lansat un instrument nou proiectat pentru a ajuta la crearea și modificarea modelelor de învățare automată în doar câteva linii de cod.

Realizarea învățării automate pe un set de date este adesea o sarcină lungă și complexă. Datele trebuie transformate și prelucrate, iar apoi trebuie creat și personalizat modelul potrivit. Reglarea hiperparametrilor unui model și reantrenarea poate dura mult timp, iar pentru a ajuta la rezolvarea unor astfel de probleme, Amazon a lansat AutoGluon. AutoGluon este o încercare de a automatiza o mare parte a suprasarcinii care vine de obicei cu crearea unui sistem de învățare automată. De exemplu, nu numai că inginerii de învățare automată trebuie să decidă asupra unei arhitecturi adecvate, dar trebuie să experimenteze și cu hiperparametrii modelului. AutoGluon încearcă să facă atât crearea arhitecturii rețelei neuronale, cât și selectarea hiperparametrilor potriviți mai ușoară.

AutoGluon se bazează pe lucrări inițiate de Microsoft (MSFT ) și Amazon în 2017. Gluonul original a fost o interfață de învățare automată proiectată pentru a permite dezvoltatorilor să combine și să potrivească componente optimizate pentru a crea propriile modele, dar AutoGluon creează un model de la capăt, pe baza dorințelor utilizatorului. AutoGluon este capabil să producă un model și să selecteze hiperparametrii pentru model, în cadrul unei game de opțiuni specificate, cu doar câteva linii de cod. Dezvoltatorul trebuie doar să furnizeze câteva argumente, cum ar fi timpul dorit de finalizare a antrenamentului, și AutoGluon va calcula cel mai bun model care va fi finalizat în timpul specificat și cu resursele de calcul disponibile.

AutoGluon este în prezent capabil să creeze modele pentru clasificarea imaginilor, clasificarea textului, detectarea obiectelor și predicția tabulară. API-ul AutoGluon este, de asemenea, destinat să permită dezvoltatorilor mai experimentați să poată personaliza modelul generat automat și să îmbunătățească performanța. În acest moment, AutoGluon este disponibil doar pentru Linux și necesită Python 3.6 sau 3.7.

Jonas Mueller, parte a echipei de dezvoltare a AutoGluon, a explicat motivul pentru care a fost creat AutoGluon:

“Am dezvoltat AutoGluon pentru a face cu adevărat democratizarea învățării automate și pentru a face puterea învățării profunde disponibilă tuturor dezvoltatorilor. AutoGluon rezolvă această problemă, deoarece toate alegerile sunt ajustate automat în intervalul implicit care este cunoscut să funcționeze bine pentru sarcina și modelul respectiv.”

AutoGluon este o nouă metodă într-o lungă linie de metode destinate să reducă expertiza și timpul necesar pentru antrenarea modelelor de învățare automată. Biblioteci de software precum Theano au automatizat calculul vectorilor de gradient, în timp ce Keras a permis dezvoltatorilor să specifice cu ușurință anumite hiperparametri dorite. Amazon consideră că există încă mult teren care poate fi acoperit în ceea ce privește democratizarea învățării automate, cum ar fi simplificarea prelucrării datelor și a reglării hiperparametrilor.

Crearea AutoGluon pare să fie parte a unui efort al Amazon de a face antrenarea și implementarea sistemelor de învățare automată mai ușoară și mai accesibilă. Amazon a făcut, de asemenea, modificări axate pe învățarea automată în suita AWS. De exemplu, s-au făcut îmbunătățiri la instrumentul AWS Sagemaker. Instrumentul AWS SageMaker din suita AWS permite dezvoltatorilor să antreneze și să implementeze modele în cloud. SageMaker vine cu o varietate de instrumente care permit dezvoltatorilor să aleagă automat algoritmi, să antreneze și să valideze modele și să îmbunătățească acuratețea modelelor.