協助科學家建立機器學習模型 讓進行速度和精準度優化
阿新 • • 發佈：2019-06-14
IBM是一個數據科學應用程式開發工具Watson Studio，添加了一系列人工智慧自動化功能AutoAI，幫助資料科學家解決構建人工智慧應用程式的過程，遇到的瑣事，包括資料處理和預處理等。它可以專注於機器學習模型的設計和部署。
資料科學家現在可以在IBM Cloud上的Watson Studio中使用這種人工智慧自動化工具。 AutoAI可以自動化資料準備和預處理，例如模型開發和特徵工程。其引數優化功能可以幫助資料科學家構建機器學習模型並構建Gradient Boosted Tree。企業資料科學的一系列模型類別可以幫助擴充套件機器學習實驗和部署過程。
此外，AutoAI還支援IBM的神經網路綜合（NeuNetS）技術。 IBM於2018年釋出了NeuNetS的預覽版，今年它進入了公共測試階段。 NeuNetS可以自動合成自定義神經網路。目的還在於加速深度學習網路模型的發展。 NeuNetS允許 fun88使用者選擇模型的速度或精度進行優化，並實時監控模型構建和培訓。
IBM資料和人工智慧總經理Rob Thomas表示，資料基礎設施的複雜性可能成為技術資源稀缺的開發人員的決定性障礙，而Watson Studio現在提供可以使AI應用程式自動化的功能，開發過程更加順暢，有助於使用者可以構建機器學習模型並加快實驗。 AutoAI和Watson機器學習功能可以結合使用，以減少人工智慧週期各