Ka偶dy, kto pr贸bowa艂 swoich si艂 z bibliotekami do ML typu Pytorch czy Tensorflow wie, 偶e prawid艂owe ich ustawienie jest skomplikowane. Musimy wybra膰 odpowiednie features i labels, nast臋pnie zrobi膰 feature engineering, potestowa膰 r贸偶ne modele, robi膰 split danych itd. Wszystko to wymaga znajomo艣ci zar贸wno Pythona, jak i kilku bibliotek.
Kiedy艣 nawet mia艂em pomys艂, aby napisa膰 nak艂adk臋 na Tensorflow w JS, kt贸ra pozwala艂a by to wszystko robi膰 w formie wizualnej. Azure ML to w艂a艣nie taka nak艂adka na skomplikowane algorytmy, kt贸ra pozwala na trenowanie modeli w najprostszy mo偶liwy spos贸b.
Azure AutoML sprawdza si臋 w sytuacji, gdy chcemy wytrenowa膰 w艂asny model do klasyfikacji, regresji lub clusteringu.
Wa偶n膮 opcj膮 jest zaawansowana featuryzacja, kt贸ra pozwala na:
- uzupe艂nienie brakuj膮cych danych
- enkodowanie tekstu na liczby
- normalizacj臋 wag
- embedowanie tekstu
Azure AutoML umo偶liwia tak偶e na u偶ywanie kodu w SciKit Learn, Pytorch i TensorFlow.
https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/automated-machine-learning
Brak komentarzy:
Prze艣lij komentarz