.fb-comments,.fb-comments span,.fb-comments span iframe [style] {min-width: 100%! Important; width: 100%! Important}
AutoML hoặc Tự động Khám phá Máy móc là một chiến lược tìm hiểu thiết bị nhằm tự động hóa việc đào tạo, điều chỉnh và triển khai thiết bị để tìm ra các thiết kế. AutoML có thể được sử dụng để khám phá một cách máy móc mô hình tuyệt vời nhất cho tập dữ liệu và nhiệm vụ được cung cấp mà không có bất kỳ sự can thiệp nào của con người.
AutoML là một công cụ quan trọng để tạo ra máy học cho những người không chuyên vì nó có thể tự động hóa hệ thống học và triển khai thiết bị tìm ra sản phẩm. Điều này có thể tiết kiệm thời gian, phương tiện và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu về việc làm chủ thiết bị.
Có một số chiến lược độc đáo để tiếp cận AutoML, dựa trên tình huống khó xử duy nhất cần được giải quyết. Ví dụ: một số phương pháp tiếp cận nhắm mục tiêu vào việc tối ưu hóa một sản phẩm cho tập dữ liệu đã trình bày, mặc dù một số phương pháp khác tập trung vào việc có được mô hình hiệu quả nhất cho một quy trình được cung cấp.
Không cần áp dụng kỹ thuật nào, AutoML có thể mang lại hiệu quả cao công cụ để sản xuất thiết bị làm chủ có sẵn và hiệu quả hơn. Về lâu dài, chúng ta có thể mong đợi thấy AutoML được sử dụng nhiều hơn và nhiều hơn nữa trong hai lĩnh vực kinh doanh và phân tích.
Chương trình này nhằm mục đích giới thiệu cho bạn một số Tài nguyên và Nền tảng AutoML được xếp hạng cao nhất. Các ứng dụng/nền tảng này có thể đóng vai trò là nguồn thỏa đáng nhất của bạn cho các chức năng AutoML. Xin lưu ý rằng đây không phải là bài đăng xếp hạng
Trong bài viết này là một số Công cụ AutoML quan trọng và được sử dụng nhiều nhất cho năm 2022:
Đây là một thỏa thuận gói lập trình làm chủ máy được cơ khí hóa có tên Auto-SKLearn, chủ yếu dựa trên scikit-master. Một người mua sắm bằng AI đã được giải phóng khỏi tùy chọn tính toán và điều chỉnh siêu ranh giới nhờ vào phương tiện-SKLearn. Nó có chức năng các phương pháp tiếp cận theo phong cách nổi bật như chuẩn hóa tự động và A single-Sizzling. Khái niệm này tận dụng lợi thế của các chuyên gia đánh giá SKLearn để xử lý các cân nhắc nhóm và lặp lại.
Mặc dù Automobile-SKLearn có thể cung cấp các khung học sâu hiện tại, những khung này phải có hiệu suất đặc biệt trong các bộ dữ liệu khổng lồ, nhưng đơn giản là nó không thể hoạt động tốt như vậy với tập dữ liệu nhỏ hơn và trung bình.
Một thỏa thuận mạnh mẽ của Python cho việc tìm hiểu thiết bị tự động được gọi là MLBox. Phù hợp với kho lưu trữ có thẩm quyền, nó mang lại các đặc điểm như xử lý lại, làm sạch các dữ kiện được truyền đạt và xem qua nhanh chóng, đồng thời đưa ra các khía cạnh mạnh mẽ sâu sắc và xác định khởi chạy cũng như cải thiện siêu ranh giới cụ thể, Điều kiện tiên tiến sản phẩm để mua và sử dụng lại (Học sâu, Xếp chồng, LightGBM, v.v.), dự báo với bản dịch sản phẩm.
Các thuật toán di truyền được sử dụng bởi TPOT, một công cụ tối ưu hóa phụ thuộc vào cây để phát hiện đường ống của thiết bị. Các bộ phân loại từ nghiên cứu scikit được sử dụng bởi TPOT. Để quyết định url lý tưởng cho dữ liệu, TPOT đánh giá hàng nghìn kết nối.
Thiết bị nghiên cứu đổi mới công nghệ của RapidMiner có thể giới hạn đáng kể thời gian và thực hiện công việc cần thiết để phát triển các phiên bản dự đoán cho bất kỳ hiệp hội hoặc doanh nghiệp nào không quan tâm đến lĩnh vực, đồ đạc hoặc ước tính.
Thiết kế ô tô có thể đưa ra các kiểu dự đoán trong khoảng năm phút. Nó không kết nối với bất kỳ kỹ năng cụ thể nào. Khách hàng có thể dễ dàng chuyển giao kiến thức của họ và quyết định kết quả mà họ phải có.
Sau đó, Thiết kế ô tô sẽ tạo ra những trải nghiệm đáng giá vào giây phút đó. Khoa học dữ liệu máy tính có thể được hoàn thiện với Mô hình ô tô RapidMiner. Kiểm tra và hiển thị thông tin là yếu tố của việc này.
Một thư viện học thiết bị Python mã thấp và nguồn cung cấp mở được thừa nhận đúng cách để tự động hóa các kiểu làm chủ thiết bị được gọi là PyCaret. Đây là một lựa chọn thành công được đánh giá đúng mức và mạnh mẽ để quản lý thiết kế và hiểu rõ thiết bị từ đầu đến cuối để tăng hiệu quả. Chuẩn bị thông tin, giáo dục thiết kế, tinh chỉnh siêu tham số, điều tra và khả năng diễn giải, cùng với nhiều khả năng khác, được bao gồm trong chương trình nghiên cứu máy tự động này.
Nếu không có bất kỳ hiểu biết trước nào về các mô hình và mục đích khám phá thiết bị, Vehicle-Keras là một chương trình AutoML nổi tiếng được xây dựng trên Keras hệ thống. Chỉ TensorFlow 2.8. và Python 3.7 phù hợp với nó.
Bằng cách tạo ra ứng dụng khám phá thiết bị thân thiện với con người, H2OAutoML đáp ứng mong muốn của các chuyên gia khám phá máy. Phần mềm AutoML này nhằm mục đích cung cấp các giao diện người đơn giản và đáng tin cậy cho nhiều thuật toán nghiên cứu máy trong khi hợp lý hóa việc nghiên cứu thiết bị. Các kiểu khám phá bằng máy được đào tạo và điều chỉnh một cách máy móc bên trong khung thời gian do người chỉ định.
Kiến trúc của mạng thần kinh được sử dụng bởi Cloud AutoML. Các giao diện dành cho người tiêu dùng để tìm hiểu và triển khai các loại trên giải pháp này của Google rất đơn giản.
Tuy nhiên, hệ thống được đền bù, vì vậy, sẽ có ý nghĩa hơn nếu sử dụng nó dành riêng cho các dự án của công ty theo cách diễn đạt rộng rãi. Mặt khác, Cloud AutoML, với các giới hạn, được cung cấp không có nhu cầu trong suốt 12 tháng kéo dài cho các nhu cầu điều tra.
Công việc Uber Ludwig nhằm mục đích tự động hóa việc học sâu với số tiền mã ít nhất có thể xảy ra. Các thiết kế ML khác bị bỏ qua bởi khuôn khổ này, chỉ hỗ trợ các thiết kế học sâu. Theo lẽ tự nhiên, như tình huống thường xuyên xảy ra với Khám phá sâu, số lượng chi tiết cũng là một yếu tố cần thiết.
Đây là một khuôn khổ AutoML phụ thuộc vào Scala dành cho dữ liệu có cấu trúc sử dụng Apache Spark. Nó được thực hiện để tăng cường hiệu suất của các nhà xây dựng khám phá thiết bị với tự động hóa ML và một API yêu cầu tái sử dụng, tính mô-đun, bảo mật loại thời gian biên dịch và tính minh bạch. Do đó, với thời gian giảm khoảng 100 lần, nó đạt độ chính xác gần như được điều chỉnh bằng tay.
Một thiết bị AutoML đào tạo thiết bị hiểu thiết bị có độ chính xác cao trên các tập dữ liệu dạng bảng thô như tài liệu CSV chỉ sử dụng một dòng mã Python. Mặc dù hầu hết các khuôn khổ AutoML tập trung vào việc quyết định kiểu dáng và siêu tham số, AutoGluon sẽ đạt được vị trí bằng cách xây dựng nhiều sản phẩm và xếp chồng chúng lên với số lượng đa dạng. Nó được phát triển bằng cách sử dụng các đề xuất về khả năng dự đoán, khả năng chịu lỗi, tính mạnh mẽ và đơn giản. Tự động dự đoán dạng bảng có thể được áp dụng cho dự đoán hình ảnh, phát hiện mục, dự đoán nội dung văn bản và dự đoán đa phương thức.
Chương trình khai thác chi tiết có tên là AutoWeka. Nền tảng của nó là ứng dụng học thiết bị Weka. Nó đặc biệt thân thiện với con người và được trang bị các tính năng mạnh mẽ, tạo ra nó phù hợp cho cả người mới và người chuyên nghiệp. Sử dụng hai chiến lược tìm ra máy, phần mềm này tạo điều kiện cho sự phát triển nhanh chóng của các loại khai thác thông tin dự đoán (tức là thiết bị vectơ hỗ trợ và mạng nơ-ron tổng hợp).
DataRobot tạo lợi thế cho các doanh nghiệp bằng cách cắt giảm giá cả, sự chậm trễ và nguy cơ trong khi nâng cao dự đoán phân tích để cải thiện việc tạo kết luận. Hệ thống ML này dành cho những người ngày nay muốn tự động hóa, đảm bảo và tăng tốc độ phân tích dự đoán, giúp các chuyên gia dữ liệu và nhà phân tích thiết lập và triển khai các sản phẩm dự đoán phù hợp trong một phần nhỏ thời gian cần thiết bằng các tùy chọn khác. Nó cung cấp cho họ quyền truy cập vào một thư viện liên tục gia tăng các thuật toán mới nhất, các nguyên mẫu được tạo trước để chuẩn bị dữ liệu và trích xuất chức năng, và lắp ráp máy tính nếu bạn là một chuyên gia trong lĩnh vực này và yêu cầu các đặc điểm nâng cao. Các thủ tục và giá trị tham số có thể dễ dàng thu được đối với các nhà khoa học thực tế mới, vì vậy sẽ không cần phỏng đoán thử và sai.
Cao hơn chỉ là ý tưởng về tảng băng trôi. Nền tảng phần mềm máy tính này hỗ trợ tìm kiếm, kiểm tra và hình dung thông tin và dữ kiện thu được từ khá nhiều trang web, cảm biến, sản phẩm và các ứng dụng khác tạo nên cơ sở hạ tầng CNTT của công ty bạn. Xử lý theo thời gian thực là đặc điểm tiếp thị chính của Splunk. Bạn chắc chắn đã quan sát thấy rằng trong khi CPU và các tiện ích lưu trữ đã được cải tiến theo thời gian, thì việc truyền thông tin chi tiết lại không. Splunk do đó xử lý vấn đề này. Với sự hỗ trợ của hệ thống này, có lẽ bạn có thể dự báo chính xác các phương pháp cần thiết để phát triển cơ sở hạ tầng, nhận Cảnh báo/Sự kiện khi bắt đầu ở trạng thái máy và phát triển các đối tượng tri thức cho hoạt động thông minh.
Amazon Lex
Điều này cho phép bạn phát triển các mục đích sử dụng giao diện giọng nói hoặc văn bản và được thúc đẩy áp dụng công nghệ tương tự làm nền tảng cho Amazon Alexa. Các loại ngôn ngữ tự nhiên hiện đại được Amazon Lex, một công ty trí tuệ nhân tạo (AI) quản lý hoàn toàn, sử dụng để thiết kế và tạo kiểu, lắp ráp, kiểm tra và triển khai các giao diện trò chuyện trong ứng dụng.
Một trong những hàng hóa được công nhận hiệu quả nhất của AutoML, BigML, đơn giản hóa và có xu hướng làm cho nó cơ bản cho các tổ chức sử dụng một số loại và nền tảng nghiên cứu máy để đưa các chức năng của họ sang giai đoạn tiếp theo. Chương trình khám phá thiết bị tự động này có hệ thống toàn diện, khả năng truy cập nhanh, các sản phẩm có thể hiểu và xuất, cộng tác, tự động hóa, triển khai linh hoạt và nhiều chức năng khác.
Một phương pháp AutoML nổi tiếng cung cấp khả năng khám phá thiết bị hữu ích cho người tiêu dùng mà không cần mã hóa là JADBio AutoML. Các nhà nghiên cứu, nhà nghiên cứu thông tin và những người khác có thể tham gia thành thạo các kiểu làm chủ thiết bị bằng cách sử dụng ứng dụng này, AutoML, bằng cách thiết lập với chế độ làm chủ thiết bị. Sử dụng AutoML chỉ cần 5 bước: chuẩn bị trước các chi tiết để đánh giá, thực hiện phân tích dự đoán, tìm ra các dữ kiện mới, giải mã kết quả và triển khai mô hình làm chủ thiết bị đã được đào tạo.
Bất kỳ người nào cũng có thể sử dụng Akkio, một nền tảng hiển thị trực quan, để tăng cường các chức năng quảng bá, doanh thu và tiền bạc của bạn. Các sản phẩm AI có thể được đào tạo đúng cách và thiết lập để hoạt động trong vòng chưa đầy 5 phút. Không phải là một chuyên gia. Không có chương trình phần mềm để thiết lập. Không có cuộc trò chuyện về thu nhập. Không cần phải có kiến thức về AI trước đó. Bắt đầu ngay bây giờ để tìm hiểu cách AI có thể giúp bạn phát triển công ty của mình.
Để chia sẻ Sổ tay Python với Mercury và nhận được kết quả cuối cùng hài lòng nhất với MLJAR AutoML, đây là một trong những hệ thống AutoML hiệu quả nhất. Phần mềm làm chủ thiết bị tự động sáng tạo nhất được cung cấp cho thông tin dạng bảng. Với kỹ thuật phần tử toàn diện, phạm vi thuật toán và tinh chỉnh, tài liệu tự động và làm rõ ML, nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng đường ống làm chủ thiết bị chuyên sâu. Khuôn khổ MLJAR AutoML đặc trưng cho 4 chế độ được phát triển trong đó, khiến nó được đánh giá rất tốt.
Tazi.ai là một giải pháp AutoML đã được thừa nhận hiệu quả để nghiên cứu máy liên tục có thể được mọi người và dữ liệu thời gian thực nhận ra. Việc cho phép các chuyên gia trong lĩnh vực kinh doanh nhỏ sử dụng sự hiểu biết của máy móc để nhận dự báo là hữu ích. Các phiên bản hiểu thiết bị được giám sát, không giám sát và bán giám sát được sử dụng bởi gói AutoML.
Hãy nhớ rằng bạn không nên bỏ qua mục tiêu tham gia ML Subreddit của chúng tôi Hãy liên hệ với chúng tôi theo địa chỉ [email được bảo vệ]
Prathamesh Ingle là Người viết nội dung tư vấn tại MarktechPost. Anh ấy là Kỹ sư cơ khí và đang làm công việc của một Nhà phân tích dữ liệu. Anh ấy cũng là một học viên AI và được chứng nhận Info Scientist với mong muốn trong các chương trình về AI. Anh ấy nhiệt tình khám phá các công nghệ và cải tiến mới với các chương trình sống hàng ngày thực sự của chúng
Đánh giá bài đăng này
Chia sẻ là quan tâm!
