AutoML都出來了,以後還需要ML專家嗎? - 工程師
By Madame
at 2019-01-17T11:29
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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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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