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IBM云端AI模型AutoAI简介

2019-10-27 14:47:09编辑:上上定制浏览量:211

IBM发布的云端AI模型自动化技术服务项目AutoAI公测版,如同AI训练师,使用人彻底不用编写一切代码,就可开发设计和布署AI实体模型。

IBM云端AI模型AutoAI简介

AutoAI包含了外置工作 、AI实体模型开发设计、训炼、校准和布署,大幅度减少AI实体模型的作业流程(pipeline)。深度学习作业流程并不是一次性运算,而是要持续积累新信息并开展调优,但这一调优运维工作中就必须1至6位专业性信息专家来保持。因而,穿透程序全自动运维、持续校准AI实体模型,就可加快AI周期时间。AutoAI融合了IBM自己AI开发环境Watson Studio和AI实体模型实行专用工具Watson Machine Learning,后者能用来布署、实行AI实体模型。AutoAI的关键定义是为AI而AI(AI for AI),可分类为3大重中之重:以AI设计AI、以AI调优AI、以AI整理AI,在建模环节,AutoAI可检索神经网路构架、选择合适的实体模型,接著在训炼环节,可以全自动調整主要参数和特征值来调优实体模型主要表现,而实体模型布署后,可以随时随地校准、管控AI实体模型。


AutoAI在步骤上,可分成外置筹备、实体模型挑选、超主要参数調整和调优(HPO)、特征工程项目、再度調整和调优超主要参数,还有总体学习(Ensemble Learning)、实体模型评定与布署。进一步而言,在外置环节,当使用人将经标明的初始资料集导入AutoAI后,系统软件会运用内建的运算方法,来处理、归类这类信息,随后依据信息特性和预测分析总体目标,来找到最好的预备处理对策。对策制订好后,就进到实体模型挑选环节,系统软件会依据导入信息特点,来找到前几位适合的运算方法实体模型(Top-K Estimator);AutoAI出示的运算方法实体模型,可分成归类实体模型和回归模型两类,在其中,归类实体模型包含了决策树、XGBoost等30种分类器,而回归模型则包含了Lass、线性回归等44种实体模型。选好实体模型然后,AutoAI会依据这类实体模型,来选中超主要参数(Hyperparameter),并开展实体模型训炼、調整主要参数。然后,随着新信息添加,AutoAI会对于新信息开展特征工程项目(Feature Engineering),找到最好的信息变换编码序列、生成新特征值。以往,找到新特征值需要专业性信息专家数年工作经验,而AutoAI可全自动从信息中找寻影响实体模型主要表现的根本特征,大幅度减缩AI作业流程時间。特征工程项目进行后,系统软件会再度开展超主要参数調整和调优。接着,AutoAI会进行实行总体学习,结集训炼中的几个实体模型,来提高最终的预测分析工作能力。


IBM近期也发布IBM Cloud Pak for Data服务平台,重整AI产品组合策略,要让公司穿透该服务平台在一切云空间运作AI,拓展Watson Anywhere的对策,也将AutoAI专用工具列入这一服务平台。使用人可穿透AutoAI的实体模型评定和排名榜来检查实体模型主要表现,例如实体模型精确度、召回率和F1量测值等。而对专业性的信息专家而言,更可从实体模型评定的调查分析中,找到影响实体模型主要表现的根本。最终,使用人可将主要表现最好是的实体模型归档,并运用归档后生成的API,来着手布署实体模型。尽管AutoAI现阶段只有云空间版,但IBM将于最近发布CP4Dv2.5当地版。

标签: AutoAI 云端AI模型

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