Google AutoML действительно хорошая идея с точки зрения автономного проектирования моделей. Вы можете найти подробности в этом блоге . Позвольте мне объяснить вкратце.
Мы, исследователи данных, проектируем новые сети, следуя существующим моделям, пробуя и терпя неудачи, и снова и снова, анализируя слабые и сильные стороны созданных моделей. Однако мы, как люди, имеем ограниченные возможности по проектированию / анализу таких сетей. Вот почему Google создал AI, который анализирует сильные и слабые стороны каждого узла, делая прогнозы. Этот ИИ анализирует каждый узел и пытается улучшить результаты путем добавления / удаления / изменения соединений каждого узла / слоя. Я полагаю, что AutoML AI берет за основу современную сеть и начинает модифицировать сеть в соответствии с вашими данными для создания индивидуальной модели.
При этом используются две технологии: трансферное обучение и усиленное обучение.
Трансферное обучение используется для начала обучения с максимально точной точки.
Укрепление обучения используется для изменения сети для достижения большего успеха. Это ключевая часть этой технологии.
Таким образом, для пользователей это больше похоже на загрузку ваших данных, пусть AI изменяет сеть для вас и дает вам индивидуальную модель, специфичную для ваших данных.
