亚马逊的AutoGluon为开发人员实现深度学习自动化

亚马逊为自动机器学习创建了一个开源工具箱，称为AutoGluon，旨在使软件开发人员更轻松地在其应用程序中利用深度学习模型。该公司表示，AutoGluon适用于机器学习专家和初学者。 AutoGluon于1月9日正式发布，使开发人员可以利用带有图像，文本或表格数据集的机器学习模型，而无需进行任何手动实验。开发人员可以在其应用程序中获得强大的，可预测的性能。 可从项目网站或GitHub上访问，AutoGluon可自动执行针对开发人员的许多决策，使开发人员只需三行代码即可生成高性能的神经网络模型。 AutoGluon利用可用的计算资源在其分配的运行时中找到最强大的模型。需要Python 3.6或Python 3.7；尽管计划支持MacOS和Windows，但AutoGluon当前仅限于Linux。 AutoGluon功能使用户能够： 用几行代码为数据集提供原型深度学习解决方案。 利用超参数调整，模型选择和体系结构搜索以及数据处理。 改善现有的神经网络模型和数据管道。 利用API无需专家知识即可自动提高应用程序中的预测性能。 在解释AutoGluon背后的原因时，亚马逊表示，部署具有最新推理准确性的深度学习模型通常需要广泛的专业知识。开发人员不得不花费大量时间和精力来训练深度学习模型。尽管有Keras库之类的进步，但为了更轻松地指定深度学习模型中的参数和层，开发人员不得不应对诸如数据预处理和超参数调整之类的复杂问题。 AutoGluon旨在使机器学习民主化，并为所有开发人员提供深度学习。 紧贴InfoWorld的新闻通讯，以了解软件开发人员，分析师，数据库程序员和数据科学家的情况。 从我们仅限会员的内部人员文章中获取专家见解。