更新时间:2024-08-29 GMT+08:00
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Standard自动学习

ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案

  • 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景
  • 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程
  • 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型

ModelArts自动学习,为资深级用户提供模板化开发能力

  • 提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率
  • 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练
  • 采用自动机器学习技术,基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参,从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平
图1 自动学习流程

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