Инструменты машинного обучения (ML) бурно развиваются и специализируются, предоставляя пользователям возможность создавать свои модели ML и управлять ими различными способами, начиная от написания кода, опираясь на фреймворки и заканчивая использованием автоматизированных решений, каждое из которых имеет свои плюсы и минусы. Хорошей новостью является то, что PerceptiLabs разработала инструмент машинного обучения следующего поколения с нашим средством визуального моделирования, который делает построение моделей проще, быстрее и доступнее для более широкого круга пользователей, независимо от того, являетесь ли вы экспертом или новичком.
Чтобы понять значение этого инструмента, давайте сделаем шаг назад и посмотрим, как развивалось машинное обучение.
Вначале искусственный интеллект (ИИ) был зарезервирован для докторов наук, которые использовали только чистый код для разработки своих алгоритмов. Им приходилось использовать свое воображение, чтобы визуализировать свои модели в голове. По мере распространения ИИ и машинного обучения и диверсификации уровней опыта специалистов по искусственному интеллекту усилия по демократизации машинного обучения материализовались в богатый набор сред с открытым исходным кодом и наборов данных.
Для многих из этих предложений требуются расширенные знания, и по-прежнему полагаются на экспертов для разработки комплексных решений машинного обучения. Это может иметь некоторые преимущества при создании индивидуальных решений, но может потребовать больших инвестиций в ресурсы, инфраструктуру и обслуживание.
Совсем недавно были запущены различные инструменты AutoML, которые обещают сквозные возможности, когда данные вводятся, параметры настраиваются и создается полностью обученная, развертываемая модель ML. Простота этого звучит заманчиво — на самом деле это уместно в определенных сценариях — однако моделям машинного обучения, созданным с помощью AutoML, часто не хватает прозрачности в отношении их производительности и их объяснимости (т. Е. Почему они дают определенные результаты). Кроме того, решения AutoML часто ограничивают пользователей лишь несколькими методами машинного обучения.
Следующее поколение машинного обучения
Мы наблюдали, как TensorFlow становится самой популярной средой машинного обучения. Мы также поняли, что не все в области машинного обучения имеют большой опыт построения моделей. Поэтому мы решили создать лучший способ расширить возможности пользователей, от экспертов до новичков.
Мы разработали наш инструмент как визуальный API поверх TensorFlow. Это дает разработчикам полный доступ к низкоуровневому API TensorFlow и свободу использования других модулей Python, а новичкам предоставляется простой в использовании графический интерфейс с некоторой простотой AutoML.
Было действительно важно, чтобы у пользователей была полная прозрачность того, как построена их модель, и представление о том, как эта модель работает. Результатом стал новый визуальный подход, который обеспечивает гибкость чистого кода, простоту перетаскивания пользовательского интерфейса и некоторую автоматизацию при подключении компонентов, создании архитектур моделей, а также настройке параметров и гиперпараметров.
Краткий обзор подходов к моделированию машинного обучения
Когда дело доходит до построения моделей машинного обучения, у вас есть много вариантов, и каждый подход необходимо тщательно оценивать с учетом ресурсов, которые у вас есть для его реализации.
Вот почему здесь, в PerceptiLabs, мы считаем, что наш новый визуальный способ построения моделей машинного обучения обеспечивает правильный баланс для широкого круга пользователей машинного обучения, предлагая лучшую объяснимость, сложность и удобство использования. Это гибкий, но комплексный подход, который позволяет вам выбирать способ работы в зависимости от вашего опыта и потребностей проекта.
Если это звучит заманчиво, вы можете начать с нашей бесплатной, полнофункциональной, индивидуальной версии PerceptiLabs. Ознакомьтесь с нашим Кратким руководством для получения дополнительной информации.
