Amazon представила AutoGluon для создания ИИ-моделей из трех строчек кода

в 9:02, , рубрики: amazon, Amazon Web Services, библиотеки, искусственный интеллект, машинное обучение, открытый исходный код, разработка мобильных приложений, разработка приложений

image

Amazon представила библиотеку с открытым исходным кодом AutoGluon. Она позволит разработчикам создавать приложения на базе искусственного интеллекта. С AutoGluon разработчики смогут использовать возможности ИИ для создания приложений, написав всего три строки кода, обещает компания.
«Мы разработали AutoGluon, чтобы по-настоящему демократизировать машинное обучение и предоставить возможность глубокого обучения всем разработчикам», — говорит Йонас Мюллер, специалист по прикладным прикладным программам AWS.

Библиотека делает автоматическими такие операции, как настройка гиперпараметров и поиск нейронной архитектуры. AutoGluon построен на основе ML-библиотеки Gluon, которая создает модели из набора готовых оптимизированных элементов. Он работает с данными таблиц, изображениями и текстом, способен выполнять задачи классификации, регрессии, а также более сложные задания.

Разработчикам, помимо кода, потребуется указать, к какому сроку инструмент должен выдать обученную модель. За отведенное время AutoGluon подыщет наиболее эффективную модель.

AutoGluon совместим в Python 3.6 и 3.7. Пока библиотека поддерживает только Linux. Планируются версии для Mac OSX и Windows.

«Из-за непрозрачной природы глубокого обучения многие из решений экспертов основаны на интуиции, а не на строгом научном понимании того, как индивидуальный выбор влияет на желаемые результаты», — отмечает Мюллер. — «AutoGluon решает эту проблему, поскольку все варианты автоматически настраиваются в пределах диапазонов по умолчанию, которые, как известно, хорошо работают для конкретной задачи и модели».

Веб-сайт AutoGluon содержит многочисленные учебные пособия для разработчиков. Для более опытных на сайте есть инструкции по настройке использования API-интерфейсов AutoGluon для автоматического повышения прогнозирующей производительности в пользовательских приложениях.

См. также: «Почему видеоигры и настольные игры не самый лучший показатель способностей ИИ (интервью с создателем Keras)»

Автор: maybe_elf

Источник


* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js