AutoML都出來了,以後還需要ML專家嗎? - 工程師

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By Madame
at 2019-01-17T11:29

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ML的架構傳統上還是需要有經驗的人來設計,現在連人都不需要了,直接連架構都可以tr
ain出來,那還要ML專家幹嘛?會不會以後大家都負責準備data就好了?

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抱歉簡體字,我找不到繁體字的資料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42924585

在开发神经网络的过程中,架构工程事关重大,架构先天不足,再怎么训练也难以得到优
秀的结果。

设计神经网络架构,能称得上机器学习过程中门槛最高的一项任务了。想要设计出好架构
,需要专业的知识技能,还要大量试错。

深度学习新方法AutoML

很多人将AutoML称为深度学习的新方式,认为它改变了整个系统。有了AutoML,我们就不
再需要设计复杂的深度学习网络,只需运行一个预先设置好的NAS算法。

最近,Google提供的Cloud AutoML将这种理念发挥到了极致。只要你上传自己的数据,Go
ogle的NAS算法就会为你找到一个架构,用起来又快又简单。

AutoML的理念就是把深度学习里那些复杂的部分都拿出去,你只需要提供数据,随后就让
AutoML在神经网络设计上尽情发挥吧。这样,深度学习就变得像插件一样方便,只要有数
据,就能自动创建出由复杂神经网络驱动的决策功能。

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All Comments

Callum avatar
By Callum
at 2019-01-19T00:51
youtube有介绍影片,下面推文都是Google kill ml j
ob
Edward Lewis avatar
By Edward Lewis
at 2019-01-20T23:59
有人用過效果好嗎
Jessica avatar
By Jessica
at 2019-01-21T03:09
其實早就可以預料得到 模型方法工具化 跟BI一樣
Franklin avatar
By Franklin
at 2019-01-24T15:17
你應該不是這行的
Poppy avatar
By Poppy
at 2019-01-24T17:39
我沒有,但是光想就覺得人怎麼可能贏?這可是人力搜索
對上機器搜索的戰爭,人必敗啊
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2019-01-25T14:43
無聊的事情交給機器去做,專家才有時間研究更複雜的架
George avatar
By George
at 2019-01-26T02:47
什麼人力搜索 在沒autoML前 參數也是讓機器自己調阿
Agatha avatar
By Agatha
at 2019-01-26T04:20
應該說這是特指google的NAS模型 但以前就有很多autoML
的應用和算法了
Linda avatar
By Linda
at 2019-01-27T22:45
ML專家也是70%時間在整理研究資料 之後可能變90%吧
Linda avatar
By Linda
at 2019-01-29T18:47
趨勢
Adele avatar
By Adele
at 2019-01-30T00:13
講的 ML 只有 NN 一樣....
Elma avatar
By Elma
at 2019-02-02T19:17
最簡單,你丟股票 data 上去,train 完的結果
Sarah avatar
By Sarah
at 2019-02-05T19:16
你去下單,看效果如何
Sarah avatar
By Sarah
at 2019-02-09T17:57
GOOGLE自己也養一堆 data scientist
是不是全部 fire
Ida avatar
By Ida
at 2019-02-14T07:34
這種東西就跟UML 一樣,沒那麼好用。
Belly avatar
By Belly
at 2019-02-16T07:54
你把資料處理的前端放哪,PCA LDA 正規化 Feature Selecti
Kristin avatar
By Kristin
at 2019-02-17T01:09
on,這個沒做你喂給ML拿的不過也是坨屎
Ida avatar
By Ida
at 2019-02-19T23:40
未來趨勢應該就是要有平台(如Google)的才賺得了錢
James avatar
By James
at 2019-02-23T03:15
ML沒機器、沒資料基本上就是斷了兩隻腳 變成只能靠演算法
Edward Lewis avatar
By Edward Lewis
at 2019-02-24T05:12
跟Google等大廠一較高下...比輸了,只能殺價競爭囉
Eden avatar
By Eden
at 2019-02-27T21:37
教ML比做ML賺的還多
Hazel avatar
By Hazel
at 2019-03-04T00:48
太理想化
Agatha avatar
By Agatha
at 2019-03-05T00:14
看一篇文章就下結論 這是記者在做的事
Ingrid avatar
By Ingrid
at 2019-03-08T23:41
我比較想知道autokeras 跟AutoML的差別在哪裡
Hamiltion avatar
By Hamiltion
at 2019-03-11T06:49
AutoML總要有人維護跟改進吧
Carolina Franco avatar
By Carolina Franco
at 2019-03-14T01:31
你是記者?

像PM的RD是不是蠻垃圾的?

Elizabeth avatar
By Elizabeth
at 2019-01-17T10:06
平常上班有個同事 明明也是做RD 寫程式開發維護等等 總覺得他處理事情都是靠手腕請別人幫忙 雖然事情都解決的了 但是就會一直堆事給自己人做 - ...

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By Yedda
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