Публикации по теме automl

Публикации по теме 'automl'

Настройка AWS с помощью Auger

Auger - это автоматизированная платформа машинного обучения, которая позволяет подключаться к любимому облачному сервису. Auger является родным для Kubernetes , поэтому он разработан с нуля с учетом ваших потребностей. Это очень эффективный способ обучения тысяч моделей параллельно, чтобы получить упорядоченный список лидеров с лучшими моделями. Затем вы можете развернуть выбранную модель в качестве производственной конечной точки для использования в реальном времени очень..

AutoML для увеличения данных

DeepAugment - это инструмент AutoML, ориентированный на увеличение данных. Он использует байесовскую оптимизацию для обнаружения стратегий увеличения данных, адаптированных к вашему набору данных изображений. Основные преимущества и особенности DeepAugment: Уменьшает частоту ошибок моделей CNN (показано снижение ошибки на 60% для CIFAR10 на WRN-28–10) Экономит время за счет автоматизации процесса В 50 раз быстрее , чем предыдущее решение Google - AutoAugment . Готовый..

Подробное руководство по H2O AutoML в Python

Что такое AutoML и почему AutoML? AutoML автоматизирует методы выбора модели, настройки гиперпараметров и ансамбля моделей. Это не помогает разработке признаков. AutoML лучше всего работает для распространенных случаев, включая табличные данные (66% данных, используемых в работе, являются табличными), временные ряды и текстовые данные. Это не так хорошо работает в глубоком обучении, потому что глубокое обучение требует массивных вычислений и надлежащего архитектора слоев, что плохо..

Автоматизированное машинное обучение: сколько?

Мое интервью с тремя специалистами по обработке данных и ведущими экспертами по автоматизации Сейчас много говорят об автоматизированном машинном обучении . Также существует высокий уровень скептицизма. Я здесь с аналитиками данных Паоло Таманьини , Саймоном Шмидом и Кристианом Дитцем , чтобы задать несколько вопросов по этой теме с их точки зрения, и я нашел эту концепцию управляемой автоматизации также весьма интересной, поскольку он принимает непосредственное участие в..

Создание и настройка моделей машинного обучения в Tellius

Tellius предоставляет возможности прогнозирования как техническим пользователям , которые хотят двигаться быстрее, так и нетехническим пользователям , которые хотят приступить к построению прогнозных моделей. Технические пользователи часто называют себя специалистами по данным, инженерами по машинному обучению или инженерами по данным. Нетехнические пользователи — это, прежде всего, гражданские ученые или аналитики данных. Нас часто спрашивают, как технические и нетехнические..

AutoSklearn в масштабе с Kubeflow и Kale

Как проводить эксперименты AutoML в Kubeflow с помощью Kale и AutoSklearn Учитывая задачу, метрику, обучающий набор данных, а также бюджет ресурсов, система AutoML может автоматически создавать набор прогнозов для тестового набора данных. Бюджет может относиться к вычислительным ресурсам, таким как процессор и/или время настенных часов и использование памяти. Приведенный выше абзац является определением AutoML. Проще говоря, когда вы запускаете эксперимент AutoML, вы предоставляете..

OCR для отсканированных номеров с помощью Google AutoML Vision

AutoML - демонстрация простоты использования Вступление В предыдущем сообщении блога http://tiny.cc/rcit6y , я подробно описал шаги, которые я использовал для создания OCR для отсканированных чисел, таких как показанный на рисунке ниже, путем обучения модели машинного обучения k-Nearest Neighbor (k-NN) набору функций, извлеченных из изображений (чисел) с помощью гистограммы ориентированных градиентов (HOG). Подводя итог, шаги по достижению OCR и соответствующие..