Публикации по теме 'automl'
«Auger превосходит конкурентов по выбранным ими наборам данных»: Google Update
Вскоре после того, как несколько месяцев назад Microsoft выпустила продукт AutoML, мы опубликовали сравнение точности Auger.AI и Azure на выбранных Microsoft наборах данных. Конкретно в своей статье, лежащей в основе подхода AutoML , Microsoft выбрала 89 наборов данных OpenML. Затем, как и в случае с Azure, мы сравнили эту точность с H20 и TPOT. Результаты показали, что Auger на 4,5% лучше, чем у Azure, каждый из которых проводил эксперименты (оценивая множество комбинаций алгоритма /..
Как AutoML может обеспечить будущее рабочих мест в области науки о данных
Разрешит это или запретит?
Популярность решений AutoML в последние годы возросла. Есть много компаний, предлагающих широкий спектр решений. Эти решения ориентированы на общие бизнес-проблемы и задачи, часто выполняемые специалистами по обработке данных.
Ниже приведен список лучших решений AutoML. Этот список составлен на основе данных аналитика технологической индустрии AIMultiple .
DataRobot , Dataiku , H2O , Compellon , Enhencer , Akkio , TPOT , dotData , BigML ,..
AutoML: TPOT в двух словах
ИСТОРИЯ AUTOML И TPOT
Что такое автоматическое машинное обучение?
AutoML Automated Machine Learning) — предоставить методы и процессы, упрощающие доступ к машинному обучению для специалистов, не занимающихся машинным обучением, повышающие эффективность машинного обучения и ускоряющие исследования в области машинного обучения.
В настоящее время машинное обучение (МО) достигло значительных успехов, и на него опирается быстрорастущее число дисциплин. Однако этот успех в значительной..
Представляем Alpa: архитектуру компилятора для автоматизированного распределенного обучения с параллельным моделированием, которое…
Обучение чрезвычайно больших моделей глубокого обучения (DL) на кластерах высокопроизводительных ускорителей требует значительных инженерных усилий как для определения модели, так и для спецификаций среды обучающего кластера; и обычно требует настройки сложной комбинации данных…
Упрощение рабочих процессов машинного обучения с помощью EvalML
Машинное обучение становится все более популярным из-за его способности автоматически учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Однако создание моделей машинного обучения требует большого количества ручной работы, включая предварительную обработку данных, разработку функций, выбор алгоритма, настройку гиперпараметров и оценку модели. Чтобы упростить этот процесс, появились инструменты автоматизированного машинного обучения (AutoML). В этой..
Чистый AutoML для «грязных» данных: как и зачем автоматизировать предобработку таблиц в машинном обучении
Как и зачем автоматизировать предварительную обработку таблиц в машинном обучении
В этом посте мы хотели бы обсудить такую известную и широко описанную тему, как предварительная обработка табличных данных в науке о данных. Вы спросите: «Зачем нам это нужно? Ничего нового не скажешь!» Действительно, что может быть тривиальнее табличной обработки данных для моделей машинного обучения? Но мы постараемся собрать как можно больше информации в одном полном руководстве и представить ее..
Что такое AutoML? [Часть 1]
Что такое AutoML? [Часть 1]
За последнее десятилетие быстрый рост машинного обучения (МО) и его потенциально высокая окупаемость инвестиций (ROI) привели к проникновению приложений на основе МО в различные отрасли и вызвали значительный спрос. для экспертных ресурсов машинного обучения среди всех технических областей.
1) сложность этих моделей машинного обучения, 2) длительные процессы разработки и развертывания моделей и 3) требуемые дорогостоящие инвестиции в человеческие..
