AutoML-teknologi: AI lærer å gjøre ting på egenhånd ... AI

AutoML - Ảnh 1. — Anvendelser av AutoML-teknologi

Kunstig intelligens pleide å være et verktøy forbeholdt de som visste hvordan man skrev kode og forsto algoritmer. Nå, med AutoML, kan AI selv lære å lage nye AI-systemer.

Når AI lærer å bygge seg selv med AutoML

Ifølge forskningen til Tuoi Tre Online er AutoML (Automated Machine Learning) en teknologi som automatiserer komplekse trinn i prosessen med å bygge maskinlæringsmodeller. Fra databehandling og algoritmevalg til parameterjustering og resultatevaluering kan alt utføres av systemet uten at det krever mye manuell inngripen fra ingeniører.

Denne teknologien sparer ikke bare tid, men utvider også tilgangen til AI for organisasjoner uten sterke tekniske team. I stedet for å bruke uker på å teste algoritmer, kan alt nå strømlinjeformes til timer, eller til og med minutter.

Google var pioner innen AutoML-plattformen i 2017, og senere lanserte store aktører som Amazon og Microsoft sine egne AutoML-løsninger, og integrerte dem i skytjenestene sine.

Det er verdt å merke seg at AutoML ikke opererer på en rigid, formelbasert måte. Systemet kan automatisk justere læringsstrategien sin, endre arkitekturen til det nevrale nettverket eller eksperimentere med ulike konfigurasjoner inntil det finner den mest effektive løsningen.

På denne måten begynner AI å «lære hvordan man lærer» og blir gradvis mindre avhengig av programmerere.

Mennesker er uerstattelige.

Selv om AutoML forenkler utviklingen av kunstig intelligens, eliminerer det ikke menneskenes rolle fullstendig. KI-modeller er bare virkelig nyttige når inndataene er korrekte, problemet er tydelig definert og resultatene forstås i riktig kontekst – selv om brukerinnspill og forståelse fortsatt er nødvendig.

AutoML fungerer best når brukerne vet nøyaktig hva de trenger . For eksempel kan kunstig intelligens bidra til å analysere medisinske bilder, men den endelige diagnosen og behandlingsbeslutningen ligger fortsatt hos legen. Innen finans kan kunstig intelligens identifisere svindeltrender, men analytikere må forstå hva det betyr i en reell kontekst.

Automatisering kan forkorte tid og krefter, men det kan ikke erstatte menneskelig erfaring, intuisjon og ansvar. I stedet for å erstatte dem, fungerer AutoML som en støttende arm, noe som gjør beslutningsprosessen raskere og mer datadrevet.

En annen fordel er muligheten til å optimalisere modellen intelligent . AutoML velger ikke bare en «anstendig» modell; den prøver flere alternativer, evaluerer dem og leverer den best mulige modellen basert på brukerleverte data. Som et resultat er ikke AI-systemets ytelse dårligere enn modeller bygget av eksperter, og i mange tilfeller enda bedre fordi AutoML ikke hopper over noen trinn.

Til syvende og sist representerer AutoML et betydelig skritt fremover i populariseringen av AI-teknologi , og bringer den ut av laboratoriet og inn i virkelige applikasjoner. Lærere, leger, markedsføringsfolk og butikkeiere kan utnytte AI til å løse problemene sine.

Når AI lærer å bygge seg selv med AutoML

Mennesker er uerstattelige.

Kommentar (0)