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                AWS公布AutoGluon开源库,三行代码创立一个模子

                2020-01-13 00:58泉源:科技号
                导读:新的开源库,协助开辟职员运用几行代码编写基于呆板学习的使用顺序,这些使用顺序运用图像、文本或表格数据集。

                AWS公布AutoGluon开源库,三行代码创立一个模子

                亚马逊AWS明天推出了一个新的开源库,协助开辟职员运用几行代码编写基于呆板学习的使用顺序,这些使用顺序运用图像、文本或表格数据集。

                树立依赖这些数据的呆板学习使用顺序并不是一件容易的事变。比方,开辟职员需求晓得怎样调解表现构建人工智能模子时所做选择的“超参数”。他们还需求处置诸如神经架构搜刮之类的题目,这使他们可以为本人的呆板学习模子找到最佳的架构设计。

                AutoGluon主动化了很多这些庞大的义务,并可以经过在已知对给定义务实行精良的默许范畴内主动调解选项,创立一个只需三行代码的新呆板收益模子。开辟职员所要做的便是指定他们盼望他们的模子被训练的速率,autoglion将在给定的工夫范畴内天生最弱小的模子。

                AWS公布AutoGluon开源库,三行代码创立一个模子

                亚马逊表现,AutoGluon可以辨认包罗图像和文天职类、目的检测和表格预测等义务的模子。它还提供了一个使用顺序编程接口,让更有经历的开辟职员来处置,如许他们就可以进步模子的预测功能。

                AWS使用迷信家Jonas Mueller在一份声明中说:“我们开辟autoglon是为了使呆板学习真正民主化,并使一切开辟职员都能运用深度学习的才能。”。“AutoGluon处理了这个题目,由于一切选项都在默许范畴内主动调解,已知这些范畴对特定义务和模子都有很好的功能。”

                星座研讨公司(Constellation Research Inc.)剖析师霍尔格·穆勒(Holger Mueller)对SiliconANGLE表现,很多企业缺乏疾速构建新呆板学习模子所需的开辟人才,因而对可以简化流程的东西需求很大。

                穆勒说:“亚马逊的AutoGluon是朝着这个偏向迈出的要害一步,它使开辟者可以在AWS的云根底设备上运用先辈的人工智能技能。”。“经过CPU限定搜刮最合适模子的才能特殊有代价,由于预算和工夫的实践限定也实用于人工智能处理方案。如今,我们将看到在开辟职员根底上接纳autoglon。不必说,要想博得人工智能范畴的向导位置,开辟职员不会博得,而是要让稍懂技能的贸易用户应用人工智能。”

                这大约便是为什么亚马逊开辟了AutoGluon,这是一个开放源代码库,旨在使开辟职员仅用几行代码即可编写AI嵌入的使用顺序。它在GitHub上寂静衰亡后约莫一个月,于明天地下公布。

                AutoGluon的目的是主动化开辟职员汗青上必需本人做出的很多决议计划。通常,像超参数调解如许的义务是手动实行的,需求迷信家预测超参数(代表构建人工智能模子时所做的选择)将怎样影响模子训练。另一个通常由人监视的义务称为神经架构搜刮(neural architecture search),需求庞大的工程,至多在肯定水平上,开辟职员必需为其各自的模子确定最佳设计。

                为此,AutoGluon可以经过主动调解默许范畴内的选择来天生仅需三行代码的模子,而这些默许范畴在已知范畴内可以很好地完成给定义务。开辟职员只需指定他们何时预备好其训练有素的模子,作为回应,AutoGluon就会应用可用的盘算资源在分派的运转时中找到最弱小的模子。

                它以亚马逊和微软三年行进行的任务-Gluon为根底,厥后又在Apache MXNet和微软的Cognitive Toolkit中公布。Gluon是一个呆板学习界面,容许开辟职员运用一组事后构建和优化的组件来构建模子,而AutoGluon则不时地处置开辟进程。

                AutoGluon开箱即用,可以辨认用于表格预测,图像和文天职类以及工具检测的模子,而且它提供了API,可供经历丰厚的开辟职员运用以进一步改进模子的预测功能。它需求Python 3.6或3.7版本,而且现在仅支持Linux,但是Amazon表现Mac OSX和Windows版本很快就会推出。

                “我们开辟AutoGluon是为了让呆板学习真正直众化,让一切开辟职员都能运用深度学习的功用,”AWS使用迷信家Jonas Mueller在一份声明中说。“AutoGluon处理了这个题目,由于一切的选项都市主动调解到默许范畴内,而这些默许范畴关于特定的义务和模子来说功能精良。”

                AutoGluon的初次表态是在对Amazon Web Services(AWS)的SageMaker停止严重晋级之落伍行的,该东西包用于不时培训呆板学习模子并将其摆设到云和边沿情况。AWS SageMaker Studio是一种模子培训和任务流办理东西,可将一切代码,条记本和文件夹用于呆板学习搜集到一个中央,而SageMaker Notebook可让开辟职员疾速启动Jupyter条记本停止呆板学习项目。另有SageMaker Autopilot,可经过主动选择算法并调解模子来主动创立模子。SageMaker Experiments,用于测试和验证模子;SageMaker调试器,可进步模子的精确性;和SageMaker Model Monitor,它可以检测观点偏向。

                Amazon之前公布了AWS深度学习容器,这是一个预装了盛行深度学习框架的Docker图像库,以及一系列完全托管的效劳,包罗Personalize、Textract、Fraud Detector和CodeGuru。依据Statista的数据,凭仗AutoGluon等独立东西,这家西雅图科技巨擘正在追逐一个到2025年估计代价1186亿美元的市场。

                AutoGluon只是AWS最新推出的一款产物,它旨在使呆板学习民主化。该公司近来更新了SageMaker东西,用于继续培训和将呆板学习模子摆设到云和边沿情况中。更新包罗SageMaker Studio,一个模子培训和任务流办理东西,它搜集一切运用的代码和条记本模子,并将它们保管在一个中央;SageMaker Autopilot,它经过主动选择最佳算法并针对特定义务对其停止调解,主动创立模子。构建触及图像,文本和表格数据集的呆板学习使用顺序并不容易。它需求特性工程或运用数据范畴知识来创立使AI算法起作用的特性,别的还需求停止少量数据预处置,以确保在颠末训练的模子中不会呈现偏向。

                 

                 

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