Какие нейросети можно создавать с помощью подхода AutoML

Он позволяет автоматизировать процесс экспериментирования и разработки нейронных сетей, облегчая создание моделей машинного обучения.

Работа с нейронными сетями включает в себя решение различных типовых задач, таких как классификация изображений, классификация текстов, классификация или оценка табличных данных, а также прогнозирование временных рядов. Например, можно использовать нейронные сети для следующих целей:

1. Классификация снимков КТ легких и определение, болен ли человек или здоров.

2. Классификация обращений в техподдержку.

3. Классификация сердечных заболеваний на основе симптомов, представленных в виде таблицы с ответами "да" или "нет".

4. Оценка стоимости недвижимости по объявлениям.

5. Прогнозирование тренда временного ряда, например, продаж компании.

Обычно, чтобы решить подобные типовые задачи, разработчик искусственного интеллекта собирает нейронную сеть или использует классический алгоритм машинного обучения. Он запускает процесс обучения и оценивает точность модели. Затем, в течение нескольких недель, разработчик проводит серию экспериментов с этой нейронной сетью, настраивая ее архитектуру, параметры, количество слоев, нейронов, активационные функции и размеры батчей для достижения высокой точности. Обычно начальная точность составляет около 87%, и в результате серии экспериментов удается достичь желаемой точности в районе 99%. Это требует проведения множества экспериментов, часто в десятках или сотнях, для интеллектуального подбора архитектуры нейронной сети.

Однако в настоящее время эта работа уступает место новым фреймворкам, которые позволяют автоматически подбирать архитектуру нейронных сетей с высокой точностью. Специалисты провели сравнительный анализ: группа из пяти разработчиков в течение недели проводила по одному-два часа экспериментов с нейронными сетями и достигла точности 99%. В то же время, фреймворк AutoML AutoKeras всего за пару часов создал нейронную сеть, которая показала точность 99,3%.

Таким образом, AutoML обладает следующими преимуществами:

1. Значительно сокращает время разработки нейронной сети, позволяя автоматически подбирать архитектуру и параметры модели. Это устраняет необходимость в длительных итерациях и экспериментах, которые требуются при ручной настройке.

2. Демонстрирует точность, не ниже, чем у человека, а иногда и выше. AutoML способен создавать модели, которые достигают высоких показателей точности, а иногда превосходят результаты, достигнутые человеком. Это делает его эффективным инструментом для решения задач машинного обучения.

3. Упрощает вход в профессию разработчика, поскольку создание нейронной сети с помощью AutoML требует меньших компетенций и опыта по сравнению с ручным экспериментированием. Это позволяет новичкам более легко освоить область искусственного интеллекта и начать создавать свои собственные модели.

Таким образом, AutoML становится мощным инструментом, упрощающим и ускоряющим процесс разработки нейронных сетей, обеспечивая высокую точность и снижая требования к навыкам разработчика.

AutoML успешно справляется с рядом простых типовых задач, таких как:

1. Классификация изображений: определение категории или класса, к которому принадлежит изображение.

2. Классификация текстов: определение категории или класса, к которому относится текстовый документ.

3. Классификация табличных данных: разделение данных на различные классы или категории на основе таблицы с определенными признаками.

4. Регрессия табличных данных: предсказание непрерывного значения на основе таблицы с определенными признаками.

5. Прогнозирование временного ряда: предсказание будущих значений на основе исторических данных, организованных во временном порядке.

6. Сегментация изображений с помощью U-net: разделение изображений на отдельные сегменты или регионы.

Однако AutoML имеет свои ограничения и не справляется с некоторыми сложными и большими задачами, такими как:

1. Обнаружение объектов (object detection): определение и локализация нескольких объектов на изображении и присвоение им меток.

2. Распознавание речи: преобразование речевых сигналов в текстовую форму.

3. Сложные генеративные сети: создание и генерация сложного контента, такого как фотореалистичные изображения или голосовые образцы.

Для таких сложных задач обычно требуется более продвинутая и тщательная настройка моделей и алгоритмов машинного обучения, которые выходят за рамки возможностей AutoML.

Изучение AutoML является ценным и важным по нескольким причинам:

Ускорение и упрощение разработки: AutoML значительно сокращает время и усилия, затрачиваемые на создание нейронных сетей. Автоматический подбор архитектуры и параметров моделей позволяет избежать длительного процесса проб и ошибок, что ускоряет разработку.

Меньшие требования к компетенциям: Фреймворки, такие как AutoKeras и генетические алгоритмы, позволяют создавать нейронные сети с меньшим уровнем экспертизы. Это делает AutoML доступным для широкого круга людей, позволяя им начать работу с машинным обучением и искусственным интеллектом.

Важный инструмент в ML и AI: В 2023 году AutoML становится неотъемлемым направлением, которое следует изучить и рассмотреть. Он представляет собой значимый инструмент в области машинного обучения и искусственного интеллекта, и его использование может значительно облегчить работу в этих областях.

Упрощение внедрения нейронных сетей: Если есть желание использовать нейронные сети в работе, но нет готовности глубоко изучать AI, AutoML становится полезным инструментом. Он поможет создать обученную нейронную сеть с меньшими усилиями и специализированными знаниями.