AutoML-technologie: AI leert zelfstandig dingen te doen... AI

AutoML - Ảnh 1. — Toepassingen van AutoML-technologie

Kunstmatige intelligentie was voorheen een instrument dat was voorbehouden aan mensen die konden programmeren en algoritmes begrepen. Nu, met AutoML, kan AI zelf leren om nieuwe AI-systemen te creëren.

Wanneer AI leert zichzelf te bouwen met AutoML

Volgens onderzoek van Tuoi Tre Online is AutoML (Automated Machine Learning) een technologie die complexe stappen in het proces van het bouwen van machine learning-modellen automatiseert. Van gegevensverwerking en algoritmeselectie tot parameteraanpassing en resultaatsevaluatie, alles kan door het systeem worden uitgevoerd zonder veel handmatige tussenkomst van engineers.

Deze technologie bespaart niet alleen tijd, maar maakt AI ook toegankelijker voor organisaties zonder sterke technische teams. In plaats van weken te besteden aan het testen van algoritmes, kan alles nu in uren, of zelfs minuten, worden afgerond.

Google was in 2017 een pionier op het gebied van AutoML, waarna grote spelers zoals Amazon en Microsoft ook hun eigen AutoML-oplossingen lanceerden en integreerden in hun clouddiensten.

Het is belangrijk om te weten dat AutoML niet op een rigide, formulematige manier werkt. Het systeem kan zijn leerstrategie automatisch aanpassen, de architectuur van het neurale netwerk wijzigen of experimenteren met verschillende configuraties totdat het de meest effectieve oplossing vindt.

Op deze manier begint AI te "leren hoe te leren" en wordt het geleidelijk minder afhankelijk van programmeurs.

Mensen zijn onvervangbaar.

Hoewel AutoML het creëren van AI vereenvoudigt, elimineert het niet volledig de rol van de mens. AI-modellen zijn pas echt nuttig als de invoergegevens correct zijn, het probleem duidelijk is gedefinieerd en de resultaten in de juiste context worden begrepen – hoewel input en begrip van de gebruiker nog steeds noodzakelijk zijn.

AutoML werkt het beste wanneer gebruikers precies weten wat ze nodig hebben . AI kan bijvoorbeeld helpen bij het analyseren van medische beelden, maar de uiteindelijke diagnose en behandelbeslissing blijven bij de arts. In de financiële wereld kan AI fraudepatronen identificeren, maar analisten moeten begrijpen wat dat in de praktijk betekent.

Automatisering kan tijd en moeite besparen, maar kan menselijke ervaring, intuïtie en verantwoordelijkheid niet vervangen. In plaats van deze te vervangen, fungeert AutoML als een ondersteunende arm, waardoor het besluitvormingsproces sneller en meer datagestuurd wordt.

Een ander voordeel is de mogelijkheid om het model intelligent te optimaliseren . AutoML kiest niet zomaar een 'deugdelijk' model; het probeert meerdere opties uit, evalueert deze en levert het best mogelijke model op basis van de door de gebruiker aangeleverde gegevens. Hierdoor presteert het AI-systeem niet minder goed dan modellen die door experts zijn ontwikkeld, en in veel gevallen zelfs beter, omdat AutoML geen stappen overslaat.

Uiteindelijk betekent AutoML een belangrijke stap voorwaarts in de popularisering van AI-technologie , waardoor deze vanuit het laboratorium naar toepassingen in de praktijk wordt gebracht. Leraren, artsen, marketingprofessionals en winkeliers kunnen allemaal AI inzetten om hun problemen op te lossen.

Terug naar het onderwerp

TUAN VI

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