當前有哪些可用的AutoML平臺?
作者&編輯 | 言有三
自從Google提出AutoML那天起,工業界和學術界就已經迅速跟進了,經過了幾年的發展,那麼現在工業界都有了哪些AutoML平臺呢?本次簡單介紹其中重要的一些。
1 Google Cloud AutoML
作為AutoML的提出和嚐鮮者,Google Cloud AutoML是當前最早也是最成熟的AutoML系統,覆蓋了影像分類,文字分類以及機器翻譯三大領域,另外也上線了測試版的影片相關服務,支援遷移學習和模型結構搜尋,超引數搜尋。
以視覺為例,當我們想要使用一個服務時,只需要三步:
(1) 上傳圖片到Google Cloud Storage。
(2) 建立一個圖片和對應標籤的CSV檔案。
(3) 使用AutoML Vision格式化資料集,然後訓練和部署模型。
Cloud AutoML提供了 API呼叫和圖形介面,想試用的自己去嘗試吧。
2 EasyDL
EasyDL是百度的AutoML平臺,作為國內AI技術積累最雄厚的企業,AutoML領域百度自然也是當仁不讓,目前包含經典版,專業版和零售版,支援遷移學習和模型結構搜尋。
支援的任務型別包括影像分類、物體檢測、影像分割、文字分類、影片分類、聲音分類,PaddlePaddle雖然慘淡,EasyDL還有希望。
使用流程包含四步:
(1) 資料上傳與資料標註
(2) 訓練任務配置及調參
(3) 模型效果評估
(4) 模型部署
3 阿里雲PAI
阿里雲機器學習平臺PAI(Platform of Artificial Intelligence)是阿里巴巴推出的機器學習服務平臺,包含3個子產品,分別是機器學習視覺化開發工具PAI-STUDIO,雲端互動式程式碼開發工具PAI-DSW,模型線上服務PAI-EAS, 提供了從資料處理、模型訓練、服務部署到預測的一站式服務。
業務範圍包括文字分類,金融風控,商品推薦等。
4 Azure Machine Learning
Azure Machine Learning是Microsoft的AutoML平臺,支援模型結構搜尋和超引數搜尋。
Azure Machine Learning支援眾多深度學習框架,配合微軟的眾多開發工具,使用非常方便。
5 一些創業公司
除了有雄厚研究實力的大公司,許多的創業公司也湧入AutoML領域開發相關框架,國外的典型代表是H2O Driverless AI,r2.ai等。
國內的典型是第四正規化AI Prophet AutoML等。
不過相比於Google和百度等大廠,工具的可用性和服務還是有差距的。
6 一些開源專案
AutoML開源專案眾多,下面簡單彙總一些,感興趣的可以去探索。
如果想了解更多,不如參考這個GitHub專案。
總結
AutoML作為最前沿的機器學習/深度學習技術之一,會進一步降低人工設計模型的成本,雖然目前已經有了眾多解決方案,但是還未大規模的商業化應用。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/69946223/viewspace-2668229/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
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