Visão geral
- A gigante chinesa Baidu lançou sua própria plataforma de aprendizado de máquina automatizada
- Atualmente, EZDL permite construir dois tipos de modelos: classificação de imagens e detecção de objetos.
- A construção e implementação de modelos é um processo de 4 passos e leva menos que 15 minutos em média.
Introdução
O aprendizado de máquina automatizado conquistou um grande espaço no setor e não mostra sinais de desaceleração. Liderado pela plataforma Google Cloud AutoML, a maioria das grandes empresas de tecnologia lançou suas próprias ferramentas para apimentar a competição. AutoML não pode mais ser considerado uma moda passageira, é extremamente útil e veio para ficar.
O último lançamento vem do gigante chinês Baidu, que anteriormente ha sido noticia por avances en el aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde.... De código aberto, o maior conjunto de dados autônomo do mundo, à construção de um sistema de inteligência artificial de voz profunda’ que pode clonar sua voz em segundos, são altamente respeitados neste domínio.
E agora eles anunciaram sua entrada no espaço autoML com o lançamento de EZDL. EZDL é uma plataforma simples de arrastar e soltar que permite aos usuários projetar e construir modelos de aprendizado de máquina personalizados. Mesmo se você não tiver experiência em programação (e ele também não tem tempo para aprender), esta ferramenta vai parecer uma dádiva de Deus. Seu objetivo é ajudar as empresas que lutam para expandir suas operações de inteligência artificial e não têm acesso a uma grande quantidade de dados (naquela, francamente, é a maioria das empresas hoje em dia).
Atualmente, EZDL oferece a opção de construir dois tipos de modelos personalizados:
- Modelos de imagem: Isso inclui modelos de classificação de imagens e detecção de objetos.
- Modelos de som: Isso inclui modelos para classificação de som e reconhecimento de voz..
Uma das melhores características do EZDL é que São necessárias apenas quatro etapas para construir e implementar um modelo:
- Crie um modelo
- Faça o upload do (s) imagem (s) e marcar o (a) objeto (s)
- Trem, validar e testar o modelo
- Implantar o modelo com APIs de nuvem offline do SDK
A empresa afirma que leva menos de 15 minutos em média em modelos de treinamento e que mais do que 2/3 dos modelos fornecem uma pontuação de precisão de mais do que 90%. Una afirmación bastante audaz y que sin duda se pondrá a prueba a mediro "medir" É um conceito fundamental em várias disciplinas, que se refere ao processo de quantificação de características ou magnitudes de objetos, Fenômenos ou situações. Na matemática, Usado para determinar comprimentos, Áreas e volumes, enquanto nas ciências sociais pode se referir à avaliação de variáveis qualitativas e quantitativas. A precisão da medição é crucial para obter resultados confiáveis e válidos em qualquer pesquisa ou aplicação prática.... que crezca la base de usuarios.
O vídeo abaixo é um bom resumo conciso do que EZDL faz (o áudio é em chinês com legendas em inglês):
Nossa opinião sobre isso
As ofertas EZDL ainda são bastante limitadas, mas estou impressionado com o que foi mostrado até agora. Eu tentei o serviço de detecção de objetos e foi muito fácil. De acordo, a imagem definida em meus dados era pequena, mas mostra claramente que EZDL tem potencial e o Baidu certamente trabalhará muito para expandir e melhorar a plataforma.
As ferramentas AutoML são uma bênção para todos os não programadores e a concorrência no mercado torna mais fácil experimentar e escolher o que é adequado para você e sua empresa.. O que os cientistas de dados pensam desta ferramenta é outra questão, pois remove completamente o aspecto matemático do domínio.
