Probleme in AutoML AutoML ist bei der Implementierung von KI-Fortschritten sehr erfolgreich. Dennoch besteht beim AutoML-Implementierungsprozess noch Verbesserungsbedarf. Es stellt sich die Frage nach dem Zusammenspiel von Daten, Modellen und Menschen .
Erstens benötigen AutoML-Ingenieure Hilfe bei der Verarbeitung unstrukturierter und halbstrukturierter Daten. Der nächste Punkt ist, dass die Optimierungsziele moderner AutoML-Frameworks nicht konstant sind. Es gibt nur einen Weg für eine effektive Beurteilung, nachdem die Endergebnisse präsentiert wurden.
Darüber hinaus ist es schwierig, Machine-Learning-Modelle zu implementieren und zuverlässige
Ergebnisse zu erzielen, da sich die Bedingungen schnell ändern . Die derzeit auf dem Markt angebotenen AutoML-Anwendungen können nur ein Machine-Learning-Modellprogramm ausführen. Zum Beispiel PyTorch.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, Machine-Learning-Modelle erklärbar zu machen. Teilweise ist dies sogar eine Frage der persönlichen Einschätzung. Die gefundene Lösung entspricht möglicherweise nicht den Erwartungen der Endbenutzer. Organisationen müssen an der Entwicklung von Standards für verständliches, konsistentes Machine Learning arbeiten.
Und schließlich mangelt es Organisationen an Regulierungen
Standards und gesetzlicher Unterstützung , wenn Land E-Mail-Liste es um Datenschutz und Sicherheit von Machine-Learning-Modellen geht. Moderne technische Lösungen sollten auf verschiedene Szenarien angewendet werden.
AutoML-Prozesse
Die Auswahl von Modellen für maschinelles Lernen und die Automatisierung des Prozesses der Hyperparameteroptimierung, auch Tuning genannt, sind die wertvollsten Funktionen von AutoML. Dies erfordert den Einsatz verschiedener Techniken.
Deep Learning und neuronale Netzwerke
Eine Art des maschinellen Lernens basiert auf der Idee, dass menschliche Neuronen auf Auslöser reagieren und mit anderen Neuronen interagieren können, indem sie ihnen Signale senden. Diese Einheit aus Millionen von Knoten wird als neuronales Netzwerk bezeichnet. Knoten können komplexe Probleme bewältigen, indem sie sie in kleinere Aufgaben aufteilen.
Das neuronale Netzwerk, das 1000 mobile phone numbers beispielsweise für die Erkennung von Hunden zuständig ist, könnte eine Knotenschicht haben, die bestimmt, ob das Objekt pelzig ist. Eine weitere Schicht könnte nach Schwänzen, Beinen oder Farbmustern suchen. Dieses komplizierte System entwickelt sich automatisch durch ständiges Training mit Tausenden von Beispielen.
Neuronale Netzwerke eignen sich gut für folgende Umgebungen:
hochkomplex;
ständig im Wandel.
Maschinelles Lernen bedeutet einen Як стварыць больш патэнцыйных кліентаў па продажах B2B grundlegenden. Wandel in der Computertechnik. Die Zeiten, in denen die enormen Datenmengen aus verschiedenen Quellen manuell verarbeitet werden konnten, sind vorbei. Heute scheint dies fast unmöglich und völlig wirkungslos. Im Gegensatz zu herkömmlichen Softwareprogrammen sind neuronale Netzwerke skalierbar: Neue Schichten können hinzugefügt werden, ohne die Komplexität zu erhöhen.
