三年前，谷歌大腦研究人員宣布創(chuàng)建了自動化機(jī)器學(xué)習(xí)平臺——AutoML，該AI系統(tǒng)能夠創(chuàng)造自己的AI系統(tǒng)。AutoML的誕生試圖探討這一技術(shù)能否讓更多行業(yè)專家能夠跨越工程與算法的障礙，僅利用專業(yè)知識和數(shù)據(jù)積累，可以在機(jī)器的幫助下完成深度學(xué)習(xí)算法的開發(fā)。從而大大提高模型設(shè)計效率，實現(xiàn)人工智能平民化。
在其內(nèi)部，探智立方就是持有這種關(guān)注的一家公司，這家同樣是三年前成立的國內(nèi)人工智能企業(yè)致力于開發(fā)一個有“自動模型設(shè)計”能力的平臺——DarwinML。那樣，DarwinML以進(jìn)化算法為基礎(chǔ)，找到模型不依賴人工設(shè)計的“進(jìn)化之路”，從而降低人工智能的應(yīng)用門算法，讓各行業(yè)的IT人員，行業(yè)專家能更容易地將人工智能落地于各種適合并需要的場景中，解決人才補(bǔ)充及技術(shù)能力不足的普遍問題。
基于進(jìn)化算法的AutoML路線
在AI自動模型設(shè)計方面，AutoML的實現(xiàn)路徑實際上包括四個大方向：強(qiáng)化學(xué)習(xí)，進(jìn)化算法，遷移學(xué)習(xí)方法及元學(xué)習(xí)(MetaLearning是未來有潛力的方向之一)，目前各家公司的實現(xiàn)路徑不同，不過大多數(shù)采用的是遷移學(xué)習(xí)。與眾不同的是，探智立方一直堅持探索進(jìn)化算法方向。
“目前正在應(yīng)用的最多的AutoML方法基于遷移學(xué)習(xí)(transferlearning)，百度，華為，谷歌等公司推出的AutoML產(chǎn)品主要基于這種方法。”
不過可能也有缺點：需要背靠足夠大的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊，以及特定領(lǐng)域中豐富的模型種類。我們可以看到今天AutoML產(chǎn)品在圖像領(lǐng)域里效果最優(yōu)，這是因為圖像領(lǐng)域中可以獲取的資源是最多的(并非是模型，甚至模型權(quán)重都有開源)。
但在大量其他領(lǐng)域，如果希望對逐步，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，沒有一定之規(guī)，也沒有現(xiàn)成成重，遷移的方法或許就無法適用了。
同時，基于序列模型的方法和元學(xué)習(xí)方法超越面臨的搜索空間過大后導(dǎo)致運算量需求指數(shù)級上升等不同挑戰(zhàn)。
在最重要的是，進(jìn)化算法提供了另外一個途徑：它是真正有機(jī)會在機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計任務(wù)中超越人類的不論是DAS還是NASNet，其初始條件都是固定配置。進(jìn)化算法沒有這個限定，它能夠創(chuàng)造出全新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可能是有人從未設(shè)計出過的模型。”
AutoML的實際應(yīng)用
錢廣銳介紹：“如今的學(xué)界對AutoML的研究主要集中在方法論本身，而探智立方更多關(guān)注如何能夠讓AutoML技術(shù)用戶實際的數(shù)據(jù)結(jié)合，在項目中落地。我們開發(fā)的DarwinML平臺，在幫助下大量的用戶學(xué)習(xí)了自己的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練自己的模型的過程中，也讓平臺越來越聰明，能夠更高效地幫用戶實際解決問題。”
“一個由3個人組成，經(jīng)驗2-4年的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊，在一到兩周時間內(nèi)設(shè)計出來的模型，在使用DarwinML的情況下，目前，DarwinML已經(jīng)可以大幅度提高數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作效率了。可以做到效果更好，而且機(jī)器的模型生成時間不超過一天。”宋煜表示。可以預(yù)見，在不遠(yuǎn)的未來，探智立方在自動化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)方面的技術(shù)能力，將進(jìn)一步助推人工智能的加速落地。
探智立方解決方案總監(jiān)徐寧和產(chǎn)品總監(jiān)宋煜
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