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2019人工智能最新前沿技术——自动化机器学习(AutoML)【F88体育】


本文摘要:随着概念的普及,科技公司对人工智能的拒绝更低,成本、精度、效率都影响着人工智能能能否落地带入日常用途。

随着概念的普及,科技公司对人工智能的拒绝更低,成本、精度、效率都影响着人工智能能能否落地带入日常用途。人工智能应用的快速增长也促进了影响人工智能水平的重要因素机械学习方法的市场需求。自动化机械学习方法AutoML应运而生。

近年来,在深度自学领域,经常出现新的自学法,很多人看到它改变了设计简单的深度自学网络,把看起来高的深度自学,纳到了人人都能接触的程度。这种新方法是AutoML。2017年5月,谷歌在I/O大会上发表了AutoML。

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他们将AutoML应用于深度自学的图像识别和语言建模两大数据集中在他们获得的CloudAutoML和GoogleNAS算法上。换句话说,AutoML想做的就像自动机器学习一样。

传统的AI模式培训往往要经历特点分析、模式自由选择、征求推荐、评价等步骤,这些步骤要经历几个月的时间,如果几乎没有经验,时间就不会更长。AutoML也要经历这些步骤,但是通过自动化的方式,可以增加这些步骤的时间。

自由选择什么样的参数,自由选择的参数是否有价值,模型是否有问题,如何优化模型,这些步骤以前必须依靠个人的经验、科学知识和数学方法来识别。AutoML几乎不需要依靠经验,而是依靠数学方法,以原始数学推理小说的方式证明。AutoML通过数据的性能,AutoML不会对拟合解法的分布区间进行大的评价,对该区间进行再次采样。

所以在模拟训练的整个过程中可以延长时间,提高模拟训练过程的效率。如何提高技术公平,减少技术应用于门槛,使不懂技术的用户也能用于人工智能,如何优化机械学习的流程和结果,掌握数据的科学家们投入更有价值的工作,是AutoML电视和人工智能领域未来攻击的难题之一。2018年谷歌云全球NEXT大会上,李飞飞宣布谷歌AutoMLVision转入公共正式版,发售了两种新的AutoML产品:AutoMLNaturalllanguage和AutoMLTranslation。

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这个名为CloudAutoML的宏伟项目浮出水面时,被业内称为谷歌Cloud发展的战略变革——至今为止向机器学习人工智能开发者的谷歌Cloud,这次把服务对象变成了普罗大众。只要在系统中上载自己的标签数据,就能获得训练良好的机械学习模型。

整个过程,从引入数据到标记到模型训练,都可以通过拖动接口完成。只是,谷歌发表AutoML前后,机械学习自动化的产品热潮已经爆发:2017年底,微软公司发表CustomVision.AI,包括图像、视频、文本、语音等各个领域。2018年11月,他们又推出了几乎自动化的平台。

微软定制视觉服务。同一年,国内也经常出现很多与产品有关的产品,被称为和平算法工程师,使AI自动化,其代表是百度的EayDLEasyDL。

2017年11月初,在线自定义图像识别服务,在业界进行公开发表测试。2018年4月、5月、7月,自定义物体检测服务、自定义模型设备末端计算和自定义声音识别等多个自定义能力方向相继公布,构成了从训练数据到最后自定义服务的一站式云一体化平台。目前,EasyDL的各项定制能力广泛应用于行业,合计超过万用户,包括零售、安全、网络内容审查、工业质量检查等数十个行业落地,提高了这些行业的智能水平和生产效率。

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另外,忽视原创自我研究的人工智能算法平台Brain,也构筑了业界领先的AutoML技术,对深度自学算法的各个重要环节展开了自动化的设计、搜索和优化。无视Brain,AutoML技术以One-Shot方法为中心,试图一次训练完成自动化过程,将计算成本增加到传统AutoML方法的万分之一,在高效的时间内寻找高性能、难以部署的模型结构。与市场上的AutoML技术相比,无视的AutoML技术具有以下优点。

1.按照片计算,成本低。传统的AutoML技术经常需要多次训练模型,不重复部分模型空间,计算成本非常高。无视的AutoML技术以one-shot方法为中心,训练一次就能得到模型空间整体的描绘,大幅度增加了计算成本,只是平时训练成本的1~3倍。

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2.广泛应用于范围。无视的AutoML技术获得了原始的解决方案,复盖了大部分业务,包括活体检查、脸部识别、物体检查、语义分割等。

3.部署很方便。无视的AutoML技术包括数据处理、模型训练、模型传输、模型分析等流程,自动处理从数据到落地。

4.精度很高。无视的AutoML技术在很多视觉任务中,达到了人类的手工设计,超越了业界的计划。


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