AutoML, eli Automated Machine Learning, on käsite, joka viittaa koneoppimisen automatisointiin ja yksinkertaistamiseen, jotta kehittäjät voivat luoda tehokkaita koneoppimismalleja ilman syvällistä asiantuntemusta koneoppimisesta ja datatieteestä
AutoML pyrkiii helpottamaan koneoppimisen käyttöönottoa ja käyttöä laajemmalle yleisölle, mukaan lukien ammattilaiset, jotka eivät ole asiantuntijoita tällä alueella.
Palvelun avulla kehittäjät voivat automatisoida monia koneoppimisen prosesseja, kuten hyperparametrien säätämistä, mallien arviointia, mallien valintaa ja jopa datan esikäsittelyä. Tämä auttaa säästämään aikaa ja resursseja, jotka muuten saattaisivat kulua monimutkaisiin ja aikaa vieviin koneoppimisen vaiheisiin.
Google Cloud Platform tarjoaa näitä palveluja eri osa-alueille, kuten:
- Vision: Kuvien käsittelyyn tarkoitettu palvelu, joka mahdollistaa kuvien tunnistuksen ja luokittelun ilman syvällistä teknistä osaamista.
- Natural Language: Luonnollisen kielen käsittelyyn tarkoitettu palvelu, joka helpottaa tekstien luokittelua, tunnistusta ja tunteiden analysointia.
- Tables: Taulukkomuotoisten tietojen käsittelyyn tarkoitettu palvelu, joka mahdollistaa ennusteiden tekemisen ja mallien rakentamisen taulukoiden perusteella.
- Video Intelligence: Videoiden analysointiin tarkoitettu palvelu, joka helpottaa videoiden käsittelyä ja ymmärtämistä ilman syvällistä videon käsittelyosaamista.
- Translation: Käännösten käsittelyyn tarkoitettu palvelu, joka helpottaa tekstien kääntämistä eri kielille.
- Forecasting: Ennusteiden tekemiseen tarkoitettu palvelu, joka auttaa aikasarja- ja ennustemallien rakentamisessa.
Näiden palveluiden avulla kehittäjät voivat hyödyntää koneoppimista monipuolisesti eri käyttötapauksissa ilman syvällistä asiantuntemusta. Palvelut voivat säästää aikaa ja vaivaa, mutta on hyvä muistaa, että tietty määrä koneoppimisen perusteiden ymmärtämistä ja käsitteiden tuntemusta on edelleen hyödyllistä, jotta tulokset ovat laadukkaita ja sopivat tarkoitukseen.
Mitä Automated Machine Learning tarkoittaa?
Automaattinen koneoppiminen (AML), eli Automated Machine Learning, on lähestymistapa, joka pyrkii automatisoimaan koneoppimisen prosessin mahdollisimman pitkälle. Sen tavoitteena on tehdä koneoppimisesta helpompaa ja saavutettavampaa niille, joilla ei välttämättä ole syvällistä asiantuntemusta koneoppimisesta tai ohjelmoinnista.
AML:ssä käytetään automatisoituja työkaluja ja algoritmeja
Jotka automatisoivat monia perinteisen koneoppimisprosessin vaiheita, kuten ominaisuuksien valintaa, mallien valintaa ja hienosäätöä sekä hyperparametrien optimointia. Näitä työkaluja käyttävät käyttäjät voivat antaa dataa ja valita haluamansa tavoitteen, ja järjestelmä sitten automaattisesti suorittaa mallien koulutuksen ja arvioinnin, valiten parhaan mahdollisen mallin antamien kriteerien perusteella.
AML:llä on useita etuja, kuten nopeus, skaalautuvuus ja mahdollisuus vähentää inhimillisen virheen riskiä
Se voi myös auttaa lisäämään koneoppimisen käyttöä eri aloilla, joissa resurssit tai asiantuntemus voivat olla rajallisia.
Mitä koneoppiminen tarkoittaa?
Koneoppiminen on tietojenkäsittelytieteen osa-alue, joka keskittyy kehittämään algoritmeja ja tekniikoita, joiden avulla tietokoneet voivat oppia ja parantaa suorituskykyään kokemusten perusteella. Se perustuu idealle, että järjestelmät voivat automaattisesti tunnistaa malleja ja säännönmukaisuuksia datasta ilman nimenomaista ohjelmointia niiden tunnistamiseksi.
Yksinkertaisimmillaan koneoppiminen voidaan jakaa kahteen pääluokkaan
Valvottuun oppimiseen ja valvomattomaan oppimiseen. Valvotussa oppimisessa algoritmit opetetaan antamalla niille syötteitä ja niihin liittyviä oikeita vastauksia, jotta ne voivat oppia ennustamaan tulevia vastauksia uusille syötteille. Valvomattomassa oppimisessa algoritmit pyrkivät löytämään luonnollisia rakenteita datassa ilman selkeää opetusta.
Koneoppimista käytetään laajasti erilaisissa sovelluksissa
Kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, ennustavassa analytiikassa ja suositusjärjestelmissä.