Auto net in Auto ML

Samodejno nastavljive globoke nevronske mreže – Auto Net – omogočajo uporabo metod globokega učenja in reševanje praktičnih problemov strojnega učenja tudi laikom.

Avtomatsko strojno učenje (Auto ML) je disciplina strojnega učenja, ki avtomatizira celoten proces strojnega učenja. Vse kar potrebujete so podatki, ki jih z ukaznim cevovodom avtomatsko obdelujete.

Tip podatkov pa je odvisen od dejavnosti podjetja – podatki so lahko slike in video posnetki, to so lahko dokumenti ali pa e-pošta, lahko pa so tudi t.i. strukturirani podatki oz. tabele prodaje, izvoza in podobno.

Vizualni modeli

Auto ML se uporablja za trening modelov za avtonomna vozila – od prepoznavanja voznega pasu pa do razumevanja kompleksnih situacij v mestni vožnji.

Takole pa je videti aplikacija v praksi:

Auto Net globoke nevronske mreže so samo del procesa avtomatizacije strojnega učenja, ki ga sestavljajo:

  • Samodejna priprava in vnos podatkov (iz surovih podatkov in različnih formatov)
    • Samodejno zaznavanje vrste stolpcev
    • Samodejno zaznavanje namena stolpca
    • Samodejno zaznavanje opravil (binarna klasifikacija, regresija, združevanje v skupine ali razvrščanje)
    • Urejanje podatkov (manjkajoče vrednosti)
  • Samodejna izbira modela
  • Hiperparametrska optimizacija algoritma učenja in določitev značilk
  • Samodejna izbira ukaznega cevovoda ob upoštevanju časovnih, pomnilniških in procesorskih omejitev
  • Samodejni izbor kriterijev ocenjevanja in postopkov potrjevanja
  • Samodejno preverjanje težav
  • Samodejna analiza dobljenih rezultatov
  • Uporabniški vmesniki in vizualizacije za avtomatizirano strojno učenje

Yann LeCun meni, da bo učenje s samostojnim nadzorom v letu 2020 glavni trend na področju strojnega učenja. Že danes se uporablja pri izdelavi jezikovnih modelov.

Tekstualni podatki

Priprava podatkov s samodejnim nadzorom omogoča izdelavo jezikovnih modelov, ki so sposobni razumeti kontekst, slovnico in semantične značilnosti. Decembra 2019 je Google predstavil model Albert, ki temelji na samodejnem nadzoru in se uporablja v ta namen.