什么是AutoML?
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2021-01-25 17:45 更新 Lisa •  1312
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许多人工智能专家相信AutoML将从根本上改变基于ML解决方案的面貌。

在定义AutoML之前,我们需要区分机器学习和数据科学。机器学习主要处理数据建模,它是一个更大的数据科学工具包的一部分,包括数据准备和描述性分析等。

AutoML着重于两个方面——数据采集和预测。在这两个阶段之间发生的所有步骤都由AutoML平台抽象出来。从本质上讲,用户带着他们自己的数据集,识别标签,然后按下按钮来生成一个经过训练的模型。

在处理AutoML平台时,业务分析师将关注业务问题,而不是迷失在流程和工作流中。大多数平台都会提示用户上传数据集,然后标注类别。在此之后,准备数据、选择正确的算法、优化和超参数调优等大部分步骤都是在幕后进行的。一段时间后,平台公开了一个REST端点,可以用于预测。这种方法极大地改变了训练机器学习模型的传统工作流程。

当AutoML模型导出到Docker容器中时,DevOps团队就可以大规模部署它们,以便在生产环境中进行推理。它们可以将容器托管在由Kubernetes和DC/OS管理的可伸缩集群中。

正如我们所了解的那样,汽车行业已经在为提供AutoML服务而努力。谷歌Cloud AutoML、Microsoft Custom Vision和Clarifai的图像识别服务都是自动化ML服务的早期例子。另一个例子是datarrobot,它成立的唯一目的是将AutoML作为服务交付。

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2021-01-25 17:47 更新 🍊小桔子 •  2019