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探智立方全新自动化机器学习AutoML产品人工智能

发布日期: 2020-06-17 12:46

  近年来,自动化机器学习(AutoML)因可大幅降低机器学习的门槛和人力成本受到了学术界和工业界的广泛关注。其在超参数优化、模型选择、神经网络搜索和特征工程等方面显示出其强大的功能。近年来很热门的神经网络搜索算法(Neural architecture search,NAS),设计出的模型,可以比人类设计的网络具有更少的参数和更好的性能。

  传统上,术语AutoML用于描述模型选择和/或超参数优化的自动化方法。这些方法适用于许多类型的算法,例如随机森林、神经网络等。说白了,AutoML 最核心的内容其实就是用计算力和数学方法自动做数据特征提取以及模型建模

  AutoML 被认为是降低机器学习工作门槛,让 AI 真正推动行业变革的重要一环。探智立方即将推出的产品,可以让各领域的专家们仅需专业知识和数据,就能完成机器学习复杂算法的开发。

  这也为机器学习自动化提出了更高的要求。「探智立方的 DarwinML 可以把开发者构建模型的时间从若干周减少到一天,甚至仅仅几个小时,」探智立方产品总监宋煜说道。「而现在,数据整理的工作也可以自动化了,甚至数据特征工程也可以嵌入到整个模型设计过程中去。对于开发者来说,这些事可以在不被感知到的情况下完成,人们无需关心它们是如何被处理的。」

  DarwinML是一个人工智能应用模型自动化设计平台,以进化算法为基础,找到模型不依赖人工设计的进化之路,从而降低人工智能的应用门槛,让各行业的 IT 人员,行业专家能更简便的将人工智能落地于各种适合并需要的场景中,解決人才短缺及技术能力不足的普遍问题。

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