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自动学习

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更新时间:2020/01/20 GMT+08:00

AI 要规模化走进各行各业,必须要降低AI模型开发难度和门槛。当前仅少数算法工程师和研究员掌握AI的开发和调优能力,并且大多数算法工程师仅掌握算法原型开发能力,缺少相关的原型到真正产品化、工程化的能力。而对于大多数业务开发者来说,更是不具备AI算法的开发和参数调优能力。这导致大多数企业都不具备AI开发能力。

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。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可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。

图1 自动学习流程

ModelArts 的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型,然后在这个基础上修改,这很像普通软件的模板化开发,在一个半成品的基础上调优,重新训练模型,提高开发效率。

自动学习的关键技术主要是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。通过这些关键技术,可以从企业关系型(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,准确性达到甚至专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习(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。

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