Публикации по теме 'automl'


Автоматическое машинное обучение в Azure
Оптимизация рабочего процесса обработки данных с помощью автоматизированного машинного обучения Введение. В современном быстро меняющемся мире аналитика на основе данных стала бесценной для компаний из разных отраслей. Извлечение значимой информации из огромных объемов данных — сложный и трудоемкий процесс. Однако с появлением автоматического машинного обучения (AutoML) эта проблема решается в лоб. Azure, комплексная платформа облачных вычислений Microsoft, предлагает надежный набор..
Разрешение сущностей в учетных записях пользователей социальных сетей с помощью машинного обучения — пример использования
Удобный способ быстрого проектирования функций с использованием больших объемов данных и быстрого создания пилотной исследовательской модели. PI.EXCHANGE заключила партнерское соглашение с этим клиентом, чтобы обеспечить функции кибернаблюдения, предоставив модель, обученную и развернутую в качестве конечной точки API с AI & Analytics Engine. Это позволило клиенту предоставлять услугу «сопоставления пользователей» правоохранительным органам, таким как Министерство внутренних дел и..
Автоматизированное машинное обучение Azure (AutoML)
Недавно я провел в своей компании сеанс, посвященный автоматизированному машинному обучению (AutoML), и хотел поделиться своими знаниями с более широким сообществом. В последние несколько лет AutoML становится все более популярным, поскольку позволяет даже неспециалистам без особых усилий разрабатывать модели машинного обучения. В этой статье я познакомлю вас с Azure AutoML и другими библиотеками Python, которые можно использовать для AutoML. Что такое Azure AutoML? Azure AutoML — это..
PyCaret: введение автоматизированного машинного обучения
Взгляд на библиотеку Python с открытым исходным кодом и небольшим кодом, которая помогает автоматизировать рабочие процессы машинного обучения. Введение Те из вас, кто увлекается наукой о данных, возможно, уже слышали о PyCaret и могут быть знакомы с процессами машинного обучения. Однако, если вы только начинаете или только изучаете сообщество, вот краткое введение. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта (ИИ), которую обычно называют областью, в которой..
AutoML Vision - как обучить вашу модель?
Начните с нуля и тренируйте собственную модель. В предыдущем посте мы узнали, как использовать Vision API в нашем проекте с Python . Благодаря Google они помогают обучать эти API, и использовать их напрямую очень быстро и удобно. Но что, если нам нужно обучить новую модель с нашими данными, как мы можем этого добиться? А вот и AutoML Vision, который спасет нам жизнь. Прежде чем перейти к AutoML, я хотел бы пояснить разницу между Cloud ML Engine, AutoML и ML API. ML API..
Лучшие библиотеки машинного обучения с низким кодом на Python
Откройте для себя машинное обучение с помощью библиотек машинного обучения с низким кодом - меньше препятствий. Машинное обучение (ML) сложно освоить; особенно это алгоритмы, предварительная обработка данных и обучающие модели. Это уже не так! С появлением и доступностью библиотек и платформ машинного обучения как без кода, так и с низким уровнем кода существует меньше препятствий для использования и применения моделей машинного обучения в ваших приложениях. Платформы и..
WizardLM от Microsoft и Peking U позволяет LLM автоматически массово производить сложные инструкции
Любой, кто когда-либо собирал домашнюю мебель в стиле Ikea, знает, что пошаговые инструкции значительно облегчают задачу. Недавние исследования показали, что большие языковые модели (LLM) также могут извлечь выгоду из инструкций, и, следовательно, в настоящее время они обычно обучаются или настраиваются с помощью открытых данных о выполнении инструкций, предоставляемых человеком…