Anwendungen der AutoML-Technologie
Künstliche Intelligenz war früher ein Werkzeug, das nur Menschen vorbehalten war, die programmieren und Algorithmen verstehen konnten. Mit AutoML kann sich KI nun selbst beibringen, wie man ein neues KI-System erstellt.
Wenn KI lernt, sich selbst mit AutoML zu bauen
Laut Tuoi Tre Online ist AutoML (Automated Machine Learning) eine Technologie, die komplexe Schritte beim Erstellen von Machine-Learning-Modellen automatisiert. Von der Datenverarbeitung über die Algorithmusauswahl bis hin zur Parameteranpassung und Ergebnisauswertung kann das System alles ohne großen manuellen Eingriff von Ingenieuren erledigen.
Diese Technologie spart nicht nur Zeit, sondern eröffnet auch Unternehmen ohne starkes technisches Team den Zugang zu KI. Anstatt wochenlang Algorithmen zu testen, dauert das Testen nun nur noch Stunden oder sogar Minuten.
Google war 2017 Vorreiter bei der AutoML-Plattform, später brachten auch Namen wie Amazon und Microsoft ihre eigenen AutoML-Lösungen auf den Markt, die in ihre Cloud-Dienste integriert waren.
Es ist erwähnenswert, dass AutoML nicht nach Schema F funktioniert. Das System kann seine Lernstrategie anpassen, die Architektur seines neuronalen Netzwerks ändern oder mit verschiedenen Konfigurationen experimentieren, bis es die optimale findet.
Auf diese Weise beginnt die KI, „das Lernen zu lernen“ und ist allmählich nicht mehr vollständig vom Programmierer abhängig.
Unersetzliche Menschen
AutoML vereinfacht zwar die Erstellung von KI, macht menschliche Arbeit aber nicht vollständig überflüssig. KI-Modelle sind nur dann wirklich nützlich, wenn die Eingabedaten korrekt, das Problem klar definiert und die Ergebnisse kontextualisiert sind. Sie erfordern jedoch weiterhin das Denken und Verständnis des Benutzers.
AutoML funktioniert am besten, wenn Benutzer wissen, was sie brauchen . KI kann beispielsweise bei der Analyse medizinischer Bilder helfen, die endgültige Diagnose und Behandlungsentscheidung liegt jedoch weiterhin beim Arzt. Im Finanzwesen kann KI Betrugstrends erkennen, Analysten müssen jedoch verstehen, was das im realen Kontext bedeutet.
Automatisierung kann zwar Zeit und Aufwand reduzieren, kann aber menschliche Erfahrung, Intuition und Verantwortung nicht ersetzen. Stattdessen fungiert AutoML als unterstützender Arm und macht den Entscheidungsprozess schneller und datenbasierter.
Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit , Modelle intelligent zu optimieren . AutoML wählt nicht einfach ein „gutes“ Modell aus, sondern probiert mehrere Optionen aus, bewertet sie und liefert dann das beste Modell basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten Daten. Das Ergebnis ist, dass die Leistung des KI-Systems mit der eines Expertenmodells vergleichbar ist und in vielen Fällen sogar besser, da AutoML keine Schritte überspringt.
Letztendlich stellt AutoML einen wichtigen Schritt zur Demokratisierung der KI dar und bringt sie aus dem Labor in die reale Welt. Lehrer, Ärzte, Vermarkter und Ladenbesitzer können KI zur Lösung ihrer Probleme nutzen.
Quelle: https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm
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