Εφαρμογές της τεχνολογίας AutoML
Η τεχνητή νοημοσύνη ήταν κάποτε ένα εργαλείο που προοριζόταν για όσους γνώριζαν πώς να γράφουν κώδικα και να κατανοούν αλγόριθμους. Τώρα, με το AutoML, η ίδια η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει να δημιουργεί νέα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη μαθαίνει να κατασκευάζεται μόνη της με AutoML
Σύμφωνα με την έρευνα της Tuoi Tre Online , η AutoML (Αυτοματοποιημένη Μηχανική Μάθηση) είναι μια τεχνολογία που αυτοματοποιεί σύνθετα βήματα στη διαδικασία δημιουργίας μοντέλων μηχανικής μάθησης. Από την επεξεργασία δεδομένων και την επιλογή αλγορίθμων έως την προσαρμογή παραμέτρων και την αξιολόγηση αποτελεσμάτων, όλα μπορούν να εκτελεστούν από το σύστημα χωρίς να απαιτείται μεγάλη χειροκίνητη παρέμβαση από τους μηχανικούς.
Αυτή η τεχνολογία όχι μόνο εξοικονομεί χρόνο, αλλά και διευρύνει την πρόσβαση στην Τεχνητή Νοημοσύνη για οργανισμούς χωρίς ισχυρές τεχνικές ομάδες. Αντί να ξοδεύονται εβδομάδες δοκιμάζοντας αλγόριθμους, όλα μπορούν πλέον να απλοποιηθούν σε ώρες ή ακόμα και λεπτά.
Η Google πρωτοστάτησε στην πλατφόρμα AutoML το 2017 και στη συνέχεια, μεγάλοι παίκτες όπως η Amazon και η Microsoft λάνσαραν επίσης τις δικές τους λύσεις AutoML, ενσωματώνοντάς τες στις υπηρεσίες cloud τους.
Αξίζει να σημειωθεί ότι το AutoML δεν λειτουργεί με άκαμπτο, τυποποιημένο τρόπο. Το σύστημα μπορεί να προσαρμόσει αυτόματα τη στρατηγική μάθησης, να αλλάξει την αρχιτεκτονική του νευρωνικού δικτύου ή να πειραματιστεί με διάφορες διαμορφώσεις μέχρι να βρει την πιο αποτελεσματική λύση.
Με αυτόν τον τρόπο, η Τεχνητή Νοημοσύνη αρχίζει να «μαθαίνει πώς να μαθαίνει» και σταδιακά εξαρτάται λιγότερο από τους προγραμματιστές.
Οι άνθρωποι είναι αναντικατάστατοι.
Ενώ το AutoML απλοποιεί τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης, δεν εξαλείφει εντελώς τον ρόλο των ανθρώπων. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης είναι πραγματικά χρήσιμα μόνο όταν τα δεδομένα εισόδου είναι σωστά, το πρόβλημα ορίζεται με σαφήνεια και τα αποτελέσματα γίνονται κατανοητά στο σωστό πλαίσιο—αν και η συμβολή και η κατανόηση από τον χρήστη εξακολουθούν να είναι απαραίτητες.
Το AutoML λειτουργεί καλύτερα όταν οι χρήστες γνωρίζουν ακριβώς τι χρειάζονται . Για παράδειγμα, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην ανάλυση ιατρικών εικόνων, αλλά η τελική διάγνωση και η απόφαση για τη θεραπεία εξακολουθούν να εμπίπτουν στον γιατρό. Στα χρηματοοικονομικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να εντοπίσει τάσεις απάτης, αλλά οι αναλυτές πρέπει να κατανοήσουν τι σημαίνει αυτό σε ένα πραγματικό περιβάλλον.
Η αυτοματοποίηση μπορεί να μειώσει τον χρόνο και την προσπάθεια, αλλά δεν μπορεί να αντικαταστήσει την ανθρώπινη εμπειρία, τη διαίσθηση και την ευθύνη. Αντί να τα αντικαθιστά, η AutoML λειτουργεί ως υποστηρικτικός βραχίονας, καθιστώντας τη διαδικασία λήψης αποφάσεων ταχύτερη και πιο βασισμένη σε δεδομένα.
Ένα άλλο πλεονέκτημα είναι η δυνατότητα έξυπνης βελτιστοποίησης του μοντέλου . Το AutoML δεν επιλέγει απλώς ένα «αξιοπρεπές» μοντέλο. Δοκιμάζει πολλαπλές επιλογές, τις αξιολογεί και παρέχει το καλύτερο δυνατό μοντέλο με βάση τα δεδομένα που παρέχει ο χρήστης. Ως αποτέλεσμα, η απόδοση του συστήματος Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι κατώτερη από τα μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί από ειδικούς και, σε πολλές περιπτώσεις, είναι ακόμη καλύτερη, επειδή το AutoML δεν παραλείπει κανένα βήμα.
Τελικά, το AutoML αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό βήμα προς τα εμπρός στη διάδοση της τεχνολογίας Τεχνητής Νοημοσύνης , μεταφέροντάς την από το εργαστήριο σε εφαρμογές του πραγματικού κόσμου. Εκπαιδευτικοί, γιατροί, επαγγελματίες μάρκετινγκ και ιδιοκτήτες καταστημάτων μπορούν να αξιοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη για να λύσουν τα προβλήματά τους.
Πηγή: https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm
![[Φωτογραφία] Ο Πρωθυπουργός Φαμ Μινχ Τσινχ παρευρίσκεται στη Διάσκεψη για την Υλοποίηση των Καθηκόντων για το 2026 του Τομέα Βιομηχανίας και Εμπορίου](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fvphoto.vietnam.vn%2Fthumb%2F1200x675%2Fvietnam%2Fresource%2FIMAGE%2F2025%2F12%2F19%2F1766159500458_ndo_br_shared31-jpg.webp&w=3840&q=75)
Σχόλιο (0)