O aprendizado de máquina é a tecnologia do futuro emergente. A inteligência artificial associada ao aprendizado de máquina aumenta a demanda por engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados. Mas lidar com aprendizado de máquina é uma tarefa difícil.
O aprendizado de máquina é uma aplicação de inteligência artificial que fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. O aprendizado de máquina se educa com seu senso de observação. Ele não precisa de uma mão humana para ajudar. Seja uma ação ou uma tarefa, o aprendizado de máquina a observa de perto e tenta imitar a função colocando as ações em seu sistema.
O aprendizado de máquina é uma tecnologia popular que está sendo usada em vários setores. Está em uso em quase todos os campos. Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina estão acostumados a trabalhar com a tecnologia. Mas e as pessoas que não conhecem o aprendizado de máquina? Há uma solução emergente para eles. O aprendizado de máquina automatizado ou AutoML vem em seu auxílio.
O que é AutoML?
AutoML ou machine learning automatizado envolve automatizar o processo de ponta a ponta de aplicação de machine learning a problemas do mundo real que são realmente relevantes no setor. O objetivo é reduzir ou eliminar a necessidade de cientistas de dados qualificados para criar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Um sistema AutoML permite que qualquer pessoa forneça os dados de treinamento rotulados como entrada e receba um modelo otimizado como saída.
Nos últimos anos, o aprendizado de máquina foi percebido como a chave para o futuro. No entanto, manipular e programar o aprendizado de máquina envolve várias direções de pesquisa, análise e implementação. Pelo processo técnico, o aprendizado de máquina é restrito a cientistas de dados e entusiastas de aprendizado de máquina e pesquisados. Para quebrar a cadeia, o AutoML preenche a lacuna que fornece uma teoria ou conceito de aprendizado de máquina automatizado.
Um cientista de dados deve aplicar os métodos apropriados de pré-processamento de dados, engenharia de parâmetros, extração de parâmetros e seleção de parâmetros que tornam os conjuntos de dados prontos para serem configurados. E mais tarde envolve algoritmos para obter um modelo final de aprendizado de máquina. A solução AutoML foi fornecida para desafiar os métodos demorados. Ele pode aplicar o aprendizado de máquina sem esse conhecimento ou um especialista em ML.
Características do AutoML
O AutoML utiliza o aprendizado de transferência para treinar o modelo dos usuários sem carregar uma grande quantidade de dados. O aprendizado de transferência às vezes é chamado de aprendizado de máquina personalizado. Ele permite que os modelos obtenham conhecimento de outros modelos em vez de obtê-lo de dados brutos. O processo encurtará o tempo normal que leva para o ciclo.
O AutoML fornece uma plataforma para detecção automatizada de objetos e marcação de imagens. A tecnologia se diferencia do resto, capacitando os usuários a fornecer à plataforma um conjunto de amostras de imagens com tags específicas chamadas. O sistema aprende as imagens e as tags. Depois que o modelo estiver totalmente treinado, uma amostra não vista detectará e identificará com precisão os itens com base no modelo aprendido.
AutoML do Google
O Google lançou um AutoML em nuvem em 2018. Esperava-se que a plataforma AutoML levasse o aprendizado de máquina a um próximo nível. O Google AutoML é um serviço que permite aos usuários treinar modelos de aprendizado de máquina sem exigir conhecimento e proficiência aprofundados.
Principais recursos do AutoML do Google
- O AutoML do Google eliminará a barreira financeira que pequenas organizações enfrentam ao tentar envolver o aprendizado de máquina em seu fluxo de trabalho.
- A tecnologia revela recursos de aprendizado de máquina para leigos, quebrando a rotina de anos de acessibilidade tecnológica apenas para pessoas com formação acadêmica relevante.
- Isso ajudará as empresas a alinhar o capital intelectual humano para inovar e se diferenciar.
Desenvolvedores de IA são a ponte entre a tecnologia e o mundo
O lançamento do AutoML gerou controvérsia entre os cientistas de tecnologia. Um AutoML pode permitir que um aluno da 3ª série desenvolva aprendizado profundo em 20 minutos. Ele pode até fazer um reconhecedor de batatas fritas em apenas 3 horas. As soluções AutoMl baseadas no aprendizado por transferência permitem que o criador use poucos dados rotulados para obter resultados impressionantes. O rápido crescimento da tecnologia trouxe uma pergunta entre os técnicos: ‘O AutoML é bom ou ruim para os desenvolvedores de IA?’
Os argumentos apoiam os dois aspectos. A tecnologia não chegou ao alto nível que é hoje sem a ajuda dos humanos. Se olharmos para o desenvolvimento, há muitos setores onde os cientistas pesquisaram e enriqueceram o sistema para minimizar a mão humana nele. Notável, não diminuiu a demanda por cientistas de tecnologia. A maioria das funções foram projetadas para reduzir o custo. Isso fez com que os especialistas em tecnologia e os desenvolvedores iniciantes fossem procurados no mercado.
Olhando para trás na linha do tempo do crescimento da tecnologia e os desenvolvedores fazem uma coisa clara. A necessidade de cientistas de dados que possam contar a história real por trás dos dados e não apenas dados em previsões irracionais aumentará. A compreensão de novos modelos é frequentemente explicada por cientistas de dados e a demanda está em alta. Doravante, não importa o quão longe a tecnologia vá e quão alto ela cresça das mãos humanas, a raiz de tudo isso são os cientistas que têm a responsabilidade de explicar o funcionamento de um modelo de tecnologia. Portanto, está bem claro que cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores sempre estarão sob estipulação.
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