AutoML, czyli automatyczne uczenie maszynowe (machine learning), to podejście do projektowania systemów uczących się maszyn, które minimalizuje zaangażowanie ludzi w procesach selekcji, konfiguracji i treningu modeli uczenia maszynowego.
Głównym celem AutoML jest uczynienie procesu tworzenia modeli maszynowego bardziej dostępnym dla osób bez zaawansowanego doświadczenia w dziedzinie uczenia maszynowego.
AutoML umożliwia programistom z ograniczoną wiedzą na temat uczenia maszynowego trenowanie wysokiej jakości modeli dostosowanych do ich potrzeb biznesowych. Zbuduj swój własny, niestandardowy model machine learning w ciągu kilku minut.
Typowe zadania, które AutoML może automatyzować, obejmują:
Selekcję cech (Feature Engineering)
Automatyczne wybieranie i transformowanie cech danych wejściowych w celu poprawy wydajności modelu.
Wybór modelu
Wybór odpowiedniego algorytmu lub architektury modelu na podstawie charakterystyk danych.
Hiperparametryzacja
Optymalizacja hiperparametrów modelu, takich jak współczynniki uczenia czy głębokość drzewa, w celu uzyskania najlepszej wydajności.
Trening modelu
Automatyczne dopasowywanie modelu do danych treningowych.
Ocena modelu
Automatyczna ocena jakości modelu na podstawie zestawu metryk oceny.
Narzędzia AutoML mogą być używane zarówno przez profesjonalistów z dziedziny uczenia maszynowego, którzy chcą przyspieszyć i ułatwić proces modelowania, jak i przez osoby bez specjalistycznego doświadczenia w tej dziedzinie, które chcą korzystać z uczenia maszynowego w swoich projektach.
Istnieje różnorodność narzędzi AutoML dostępnych na rynku, zarówno w formie otwartoźródłowej, jak i komercyjnej, które oferują różne poziomy automatyzacji i dostosowania do różnych potrzeb użytkowników.
Korzystanie z AutoML w Google Cloud oferuje szereg korzyści, zwłaszcza dla osób i firm, które chcą szybko i efektywnie stosować uczenie maszynowe w swoich projektach, nawet jeśli nie posiadają zaawansowanej wiedzy w tej dziedzinie.
Umów się na prezentację i poznaj możliwości uczenia maszynowego w chmurze
Jakie są korzyści korzystania z AutoML w chmurze Google Cloud?
Oto kilka głównych korzyści korzystania z AutoML w Google Cloud:
Łatwość użycia
AutoML w Google Cloud jest projektowane w taki sposób, aby być dostępnym dla osób bez zaawansowanego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Interfejsy użytkownika są intuicyjne, a proces tworzenia modelu został zautomatyzowany.
Szybkość wdrożenia
Dzięki AutoML możesz znacznie przyspieszyć proces tworzenia modeli maszynowego. Nie trzeba spędzać dużo czasu na ręcznym dostosowywaniu hiperparametrów, wybieraniu najlepszych cech czy testowaniu różnych modeli.
Automatyczna hiperparametryzacja
AutoML w Google Cloud oferuje automatyczną optymalizację hiperparametrów, co pozwala na uzyskanie lepszych wyników bez konieczności ręcznego dostosowywania parametrów modelu.
Wsparcie dla różnych rodzajów danych
AutoML w Google Cloud obsługuje różne rodzaje danych, takie jak obrazy, tekst, dźwięk czy dane tabelaryczne. Oferuje również specjalizowane rozwiązania dla konkretnych zastosowań, np. AutoML Vision, AutoML Natural Language czy AutoML Tables.
Elastyczność i skalowalność
Dzięki chmurze Google Cloud możesz łatwo dostosować zasoby obliczeniowe do potrzeb swojego projektu. Możesz dostosować ilość mocy obliczeniowej w miarę wzrostu wymagań projektu.
Integracja z innymi usługami Google Cloud
AutoML łączy się z innymi usługami chmury Google, co pozwala na integrację z różnymi narzędziami i rozwiązaniami dostępnymi w chmurze.
Automatyczna aktualizacja modeli
Google Cloud AutoML umożliwia automatyczne aktualizacje modeli, co pozwala na utrzymanie ich w zaktualizowanym stanie, aby uwzględniały nowe dane i zmieniające się warunki biznesowe.
Wsparcie dla różnych platform
Modele stworzone za pomocą AutoML w Google Cloud można łatwo wdrożyć na różnych platformach, co pozwala na elastyczność w wyborze środowiska uruchomieniowego.
Podsumowując, korzystanie z AutoML w Google Cloud pozwala na skrócenie cyklu życia projektu związanej z tworzeniem modeli maszynowego i sprawia, że technologia uczenia maszynowego staje się bardziej dostępna dla szerszego grona użytkowników.
Usługi Google Cloud ułatwiające automatyczne uczenie maszynowe
Vertex AI
Podstawowym narzędziem wspierającym Google AutoML jest Vertex AI czyli ujednolicona platforma pomagająca w budowaniu, wdrażaniu i skalowaniu większej liczby modeli sztucznej inteligencji.
Cechy Vertex AI:
- Tworzenie i przechowywanie zbiorów danych,
- Jest to główne narzędzie uczenia maszynowego Google,
- Vertex AI pozwala eksperymentować oraz szybciej i bezpieczniej wdrażać modele.
AutoML Tabular
Narzędzie służące do automatycznego tworzenia i wdrażania nowoczesnych modeli uczenia maszynowego działających na ustrukturyzowanych danych (tabular data).
Cechy AutoML Tabular:
- Obsługa szerokiej gamy podstawowych danych tabelarycznych,
- Łatwość budowania modeli,
- Łatwość wdrażania i skalowania modeli.
AutoML Image
Za pomocą AutoML Image można wyciągać dane na podstawie skanowania obiektów oraz klasyfikowania obrazów w chmurze.
Cechy AutoML Image:
- Wykorzystywanie interfejsów API REST i RPC,
- Wykrywanie obiektów (ilość oraz lokalizacja),
- Klasyfikowanie obrazów za pomocą niestandardowych etykiet,
- Wdrażanie modeli uczenia maszynowego.
AutoML Video
Zbliżone do AutoML Image, jednak w tym przypadku bazujące na contencie filmowym.
Cechy AutoML Video:
- Dodawanie adnotacji do filmów przy wykorzystaniu niestandardowych etykiet,
- Analiza strumieniowa video,
- Wykrywanie zmian ujęcia,
- Śledzenie i wykrywanie obiektów występujących w filmie.
AutoML Text
Za pomocą tego narzędzia możesz łatwiej odkryć strukturę i znaczenie tekstu.
Cechy AutoML Text:
- Integracja z REST API,
- Ekstrakcja niestandardowych encji,
- Niestandardowa analiza sentymentów,
- Obsługa dużych zbiorów danych.
AutoML Translation
Dynamiczne wykrywanie oraz tłumaczenie różnych języków.
Cechy AutoML Translation:
- Zintegrowane interfejsy REST i gRPC API,
- Obsługa 50 par językowych,
- Tłumaczenie przy wykorzystaniu niestandardowych modeli.
Jakie firmy skorzystają z Google AutoML?
Google AutoML dostępne w ramach rozwiązań chmurowych Google Cloud przynosi szerego korzyści sektorm takim jak:
- E-commerce,
- Opieka zdrowotna,
- Finanse,
- Przemysł,
- Edukacja,
- Transport i logistyka,
- Wiele innych.
Sklepy internetowe będą w stanie dokonywać dokładniejszych analiz zachowań klientów, dzięki czemu łatwiej im będzie tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów czy też prognozować popyt lub poziom optymalnych cen.
Dla sektora zdrowotnego, analiza obrazów medycznym może przyspieszyć diagnostykę, lepiej zarządzać danymi pacjentów czy prognozować m.in. pandemie.
W branży finansowej AutoML pozwala przeciwdziałać oszustwom jak również poprawnie szacować ryzyko kredytowe.
Firmy z sektorów przemysłowych wykorzystają AutoML m.in. do monitorowania jakości czy prognozowania potencjalnych awarii sprzętu oraz optymalizowania procesów produkcyjnych i zarządzania łańcuchami dostaw.
AutoML sprzyja też edukacji, w tym spersonalizowaniu procesu nauczania pod potrzeby konkretnych uczniów.
Ile kosztuje AutoML?
Ponieważ na Google AutoML składa się cały szereg rozwiązań, do ich prawidłowej wyceny dobrze jest dookreślić dokładne potrzeby jakie usługi te powinny zaspokajać. Taki audyt połączony z określeniem widełek cenowych, na jakie powinniśmy się szykować najlepiej przeprowadzić z certyfikowanym partnerem Google Cloud. W FOTC wsparciem służą architekci chmurowi, którzy pomogą przygotować realną wycenę, powiedzą jak zoptymalizować wydatki i jak poprawnie skonfigurować wszystkie potrzebne usługi. Skontaktuj się z nimi.
