AutoML-Technologie: KI lernt, Dinge selbstständig zu tun... KI

AutoML - Ảnh 1. — Anwendungsbereiche der AutoML-Technologie

Künstliche Intelligenz war früher ein Werkzeug, das nur denen vorbehalten war, die programmieren konnten und Algorithmen verstanden. Dank AutoML kann KI nun selbst lernen, neue KI-Systeme zu entwickeln.

Wenn KI lernt, sich selbst mit AutoML zu erstellen

Laut einer Studie von Tuoi Tre Online ist AutoML (Automatisiertes Maschinelles Lernen) eine Technologie, die komplexe Schritte beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen automatisiert. Von der Datenverarbeitung und Algorithmenauswahl über die Parameteranpassung bis hin zur Ergebnisauswertung kann das System alles ohne großen manuellen Eingriff von Ingenieuren durchführen.

Diese Technologie spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht auch Organisationen ohne starke IT-Abteilungen den Zugang zu KI. Anstatt wochenlang Algorithmen zu testen, lässt sich der gesamte Prozess nun in Stunden oder sogar Minuten erledigen.

Google war 2017 Vorreiter bei der Entwicklung der AutoML-Plattform, und in der Folge brachten auch große Player wie Amazon und Microsoft ihre eigenen AutoML-Lösungen auf den Markt und integrierten sie in ihre Cloud-Dienste.

Es ist wichtig zu beachten, dass AutoML nicht starr und schematisch arbeitet. Das System kann seine Lernstrategie automatisch anpassen, die Architektur des neuronalen Netzes ändern oder mit verschiedenen Konfigurationen experimentieren, bis es die effektivste Lösung findet.

Auf diese Weise beginnt die KI, „das Lernen zu lernen“ und wird nach und nach immer weniger von Programmierern abhängig.

Menschen sind unersetzlich.

AutoML vereinfacht zwar die KI-Entwicklung, ersetzt aber nicht vollständig die Rolle des Menschen. KI-Modelle sind nur dann wirklich nützlich, wenn die Eingangsdaten korrekt sind, das Problem klar definiert ist und die Ergebnisse im richtigen Kontext verstanden werden – wobei Benutzereingaben und -verständnis weiterhin notwendig sind.

AutoML funktioniert am besten, wenn die Nutzer genau wissen, was sie benötigen . Beispielsweise kann KI bei der Analyse medizinischer Bilder helfen, die endgültige Diagnose und Behandlungsentscheidung liegt jedoch weiterhin beim Arzt. Im Finanzwesen kann KI Betrugstrends erkennen, Analysten müssen aber verstehen, was dies im realen Kontext bedeutet.

Automatisierung kann Zeit und Aufwand reduzieren, aber menschliche Erfahrung, Intuition und Verantwortungsbewusstsein nicht ersetzen. Stattdessen fungiert AutoML als unterstützende Kraft und beschleunigt und optimiert den Entscheidungsprozess durch stärkere Datenanalyse.

Ein weiterer Vorteil ist die Fähigkeit zur intelligenten Modelloptimierung . AutoML wählt nicht einfach ein „brauchbares“ Modell aus, sondern testet mehrere Optionen, bewertet sie und liefert das bestmögliche Modell basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten Daten. Dadurch ist die Leistung des KI-Systems vergleichbar mit der von Experten erstellten Modellen und in vielen Fällen sogar besser, da AutoML keinen Schritt auslässt.

Letztendlich stellt AutoML einen bedeutenden Fortschritt bei der Popularisierung von KI-Technologie dar und überführt sie aus dem Labor in reale Anwendungen. Lehrer, Ärzte, Marketingfachleute und Ladenbesitzer können KI gleichermaßen nutzen, um ihre Probleme zu lösen.

Wenn KI lernt, sich selbst mit AutoML zu erstellen

Menschen sind unersetzlich.

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