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AutoML技术路径 |
编辑: 来源:头豹研究院 时间:2023/6/14 |
1 数据预处理和特征工程自动化数据预处理和特 征工程是机器学 习的重要组成部 分。AutoML 技术 可以通过数据清 洗、特征提取和 转换等自动化方 式,自动发现和 生成有用的特征。 2 超参数优化自动化超参数是机器学 习模型的关键因 素之一,它们控 制着模型的学习 过程和性能。 AutoML 技术可 以通过自动搜索 超参数空间中的 佳组合,以提 G模型的性能。 3 模型选择自动化选择正确的模型 可以使结果更准 确、更快速地获 得。AutoML 技 术可以自动地从 不同类型的模型 中选择佳的模 型来适应给定的 数据集 4 模型继承自动化模型集成是将多个模型组合起来以提G预测性能的过程。AutoML 技术可以自动组 合不同类型的模型以获得更好的 结果。
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MLOps技术路径
1 需求分析与开发;2 数据工程流水线;3 模型试验流水线;4 DevOps;5 持续训练流水线;6 持续部署流水线;7 持续监控流水线
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平台对于数据驱动的AI重要性
有助于管理数据驱动AI解决方案的可扩展性;共享见解和共同处理数据和模型的工具和功能;帮助跟踪实验,管理模型版本并确保结果的可重复性
以数据为中心的AI应用优势显著
数据驱动的AI可以提高泛化能力;扩充或优化用于训练的数据来微调模型更容易;数据驱动的AI协助模型抵抗对抗性攻击;鼓励迁移学习
以模型为中心的AI应用痛点:资源、成本要求高等
模型驱动的AI通常涉及具有大量参数的复杂模型;模型驱动的AI中复杂模型的训练需要时间长;复杂模型通常较难解释和理解
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