Açık kaynak "Google AutoML killer" burada
İçbükey tapınaktan Xia Yi
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Bırakın sinir ağı kendi sinir ağını tasarlasın ve makine öğreniminin eşiğini büyük ölçüde azaltan Google AutoML, nihayet beta testine başladı.
Ancak, meslektaşları kısa sürede memnuniyetsizliklerini ifade etmek için dışarı çıktı. En son dalga, Texas AM Üniversitesi'nden Yardımcı Doçent Hu Xia ve iki doktora öğrencisinden geliyor: Jin Haifeng ve Qingquan Song.
Soldan sağa, aşağıdaki resim sırayla üçünü göstermektedir:
Yalnızca Google AutoML sorunundan şikayet etmediler, aynı zamanda kendi çözümlerini de verdiler: Otomatik Keras , Keras tabanlı Açık kaynak Otomatik makine öğrenimi Python yazılım kitaplığı.
Bay Hu ve öğrencileri tarafından listelenen Google AutoML'nin üç eksikliği basitçe şudur:
Önce ödemek zorundasın.
İkincisi, bulutta Docker konteynerlerinin ve Kubernetes'in yapılandırılması gerektiğinden.
Üçüncü olarak, servis sağlayıcı (Google) veri güvenliğinizi ve gizliliğinizi garanti edemez.
Veri Bilimine Doğru Makine öğrenimi blogundaki bir makale daha doğrudan bir değerlendirme verdi: çılgınlık! Geçmişte, Google ve tüm AI topluluğu açık kaynağı tercih etti ve herkesle bilgi paylaştı, ancak şimdi bunu para kazanmak için mi kullanıyorlar?
Bu nedenle, bu makale Google AutoML'nin açık kaynak tarafından yenileceğini ve Texas A & M'nin Auto-Keras'ının AutoML katili olacağını belirledi.
Auto-Keras, Google'ın AutoML işlevine benzeyen açık kaynaklı ve ücretsiz bir araçtır ve ayrıca derin öğrenme modelleri için mimari ve hiperparametreleri otomatik olarak arayabilir.Kullanılan yöntem, Etkin Sinir Mimarisi Aramasıdır (ENAS).
Aslında, ENAS yöntemi Google Brain'den geliyor ve AutoML ekibi tarafından bu yılın Şubat ayında önerildi. Hu Xia ve sınıf arkadaşları Auto-Keras'ı inşa ederken, ENAS'ta bazı değişiklikler yaptılar.
Orijinal ENAS parametre paylaşımına dayanırken, Auto-Keras'ın kullandığı şey ağ morfizmine dayanır.
ENAS'ın hesaplama maliyetini azaltmak için, sinir ağı çekirdeği ve ağaç yapısı edinme işlevi optimizasyon algoritmasını tanıttılar ve sinir ağının ağ morfizmini yönlendirmek için Bayes optimizasyonunu kullandılar. Bu, sinir mimarisini değiştirirken sinir ağının işlevini koruyabilir ve arama sırasında eğitim verimliliğini artırabilir.
Denemek ister misin? Kurulum da çok basittir:
pip autokeras yükle
gerçekleştirmek.
Birçok derin öğrenme çerçevesi arasında Keras, sadeliği ve kullanım kolaylığı ile bilinir.Bu nedenle, Auto-Keras'ın kodunu anlamak zor değildir.Buna göre kişiselleştirilmiş bazı ayarlar yapmak istiyorsanız, parametreleri kendiniz ayarlayabilirsiniz.
Kullanımın sonunda, sinir mimarisi araştırmasından elde edilen modeli de görebilirsiniz.
Son olarak, bazı portalları ekleyin
Resmi internet sitesi:
https://autokeras.com/
GitHub:
https://github.com/jhfjhfj1/autokeras
kağıt:
Ağ Morfizmi ile Etkili Sinir Mimarisi Araması
Haifeng Jin, Qingquan Şarkısı, Xia Hu
https://arxiv.org/abs/1806.10282
keyfini çıkarın ~
- Bitiş -
Stajyer işe alım
Qubit, etkinlik operasyonu stajyerlerini işe alıyor, AI yıldız şirketlerinin CEO'larını ve yöneticilerini içeren çevrimiçi / çevrimdışı etkinlikleri planlıyor ve yürütüyor ve AI sektör liderleriyle doğrudan iletişim kurma fırsatına sahip. Çalışma yeri Pekin, Zhongguancun'da.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
