AutoML technológia: A mesterséges intelligencia megtanulja, hogyan végezzen el dolgokat önállóan... MI

AutoML - Ảnh 1. — Az AutoML technológia alkalmazásai

A mesterséges intelligencia régebben azok eszköze volt, akik tudtak kódot írni és algoritmusokat érteni. Most az AutoML segítségével maga a MI is megtanulhat új MI-rendszereket létrehozni.

Amikor a mesterséges intelligencia megtanulja felépíteni önmagát az AutoML segítségével

A Tuoi Tre Online kutatása szerint az AutoML (Automated Machine Learning) egy olyan technológia, amely automatizálja a gépi tanulási modellek építési folyamatának összetett lépéseit. Az adatfeldolgozástól és az algoritmus kiválasztásától kezdve a paraméterek beállításán át az eredmények kiértékeléséig mindent a rendszer elvégezhet anélkül, hogy a mérnököktől sok manuális beavatkozásra lenne szükség.

Ez a technológia nemcsak időt takarít meg, hanem bővíti a mesterséges intelligenciához való hozzáférést azoknak a szervezeteknek is, amelyek nem rendelkeznek erős műszaki csapattal. Ahelyett, hogy heteket töltenének algoritmusok tesztelésével, most minden órákra, vagy akár percekre leegyszerűsíthető.

A Google úttörő szerepet játszott az AutoML platform kidolgozásában 2017-ben, majd ezt követően olyan nagy szereplők, mint az Amazon és a Microsoft, szintén elindították saját AutoML megoldásaikat, integrálva azokat felhőszolgáltatásaikba.

Érdemes megjegyezni, hogy az AutoML nem merev, formulák szerint működik. A rendszer automatikusan módosíthatja tanulási stratégiáját, megváltoztathatja a neurális hálózati architektúrát, vagy kísérletezhet különböző konfigurációkkal, amíg meg nem találja a leghatékonyabb megoldást.

Ily módon a mesterséges intelligencia elkezd „megtanulni tanulni” , és fokozatosan kevésbé függ a programozóktól.

Az emberek pótolhatatlanok.

Bár az AutoML leegyszerűsíti a mesterséges intelligencia segítségével történő létrehozást, nem szünteti meg teljesen az emberi szerepkört. A mesterséges intelligencia modellek csak akkor igazán hasznosak, ha a bemeneti adatok helyesek, a probléma egyértelműen meghatározott, és az eredmények a megfelelő kontextusban érthetők – bár a felhasználói bevitel és megértés továbbra is szükséges.

Az AutoML akkor működik a legjobban, ha a felhasználók pontosan tudják, mire van szükségük . Például a mesterséges intelligencia segíthet az orvosi képek elemzésében, de a végső diagnózis és a kezelési döntés továbbra is az orvosé. A pénzügyekben a mesterséges intelligencia képes azonosítani a csalási trendeket, de az elemzőknek meg kell érteniük, hogy ez mit jelent a valós kontextusban.

Az automatizálás lerövidítheti az időt és az erőfeszítést, de nem helyettesítheti az emberi tapasztalatot, intuíciót és felelősségvállalást. Ahelyett, hogy helyettesítené ezeket, az AutoML támogató ágként működik, gyorsabbá és adatvezéreltebbé téve a döntéshozatali folyamatot.

További előny a modell intelligens optimalizálásának képessége. Az AutoML nem csak egy „megfelelő” modellt választ ki; több lehetőséget is kipróbál, kiértékeli azokat, és a felhasználó által megadott adatok alapján a lehető legjobb modellt adja vissza. Ennek eredményeként a mesterséges intelligencia rendszer teljesítménye nem marad el a szakértők által készített modellekétől, sőt sok esetben még jobb is, mivel az AutoML nem hagy ki egyetlen lépést sem.

Végső soron az AutoML jelentős lépést jelent a mesterséges intelligencia technológia népszerűsítésében , kihozva azt a laboratóriumokból a valós alkalmazásokba. Tanárok, orvosok, marketingesek és bolttulajdonosok egyaránt kihasználhatják a mesterséges intelligenciát problémáik megoldására.

Vissza a témához

TUAN VI.

Forrás: https://tuoitre.vn/cong-nghe-automl-ai-dang-tu-hoc-cach-lam-ai-20250630110417866.htm