Texas A &룰렛; M University의 Xia (Ben) Hu 팀은 일반 대중에게 강력한 기계 학습 도구를 제공하도록 동기를 부여했습니다. 기계 학습에 대한 배경 지식이 제한된 사람들은 이러한 도구를보다 쉽게 활용할 수있게 해줍니다.
팀의 솔루션? 자동화 된 기계 학습을위한 룰렛 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Autokeras. 이와 같은 룰렛 소스 소프트웨어 라이브러리는 일반 대중이 복잡한 깊은 딥 모델에 쉽게 접근 할 수 있기 때문에 유익합니다. Autokeras 및 기타 자동 기계 학습 도구는 의료, 자율 주행 및 제조를 포함한 다양한 산업에 적용 할 수 있습니다.
| 작품의 가장 흥미로운 부분은 기계가 비전거가 할 수없는 어려운 작업과 전문가가하고 싶지 않은 더러운 작업을 자동으로 수행하도록하는 것입니다. "딥 러닝의 맥락에서 NAS (Neural Architecture Search)는 주어진 룰렛 과제 및 데이터 세트에 대한 최고의 신경망 아키텍처를 검색하는 것을 목표로합니다."
HU와 그의 대학원생 팀은 처음부터 끝까지 프로젝트를 추구했습니다. 그들은 소프트웨어를 완전히 개발하여 알고리즘을 끝까지 설계하는 것으로 시작했습니다.
“이 프로젝트의 궁극적 인 목표는 고급 신경 아키텍처 검색 알고리즘을 제안하고 다양한 학습 컨텍스트에서 다양한 응용 분야에서 다양한 응용 분야에서 다양한 신경 네트워크와 초 파라미터를 자동으로 검색하기위한 룰렛 소스 소프트웨어 라이브러리를 제공하는 것입니다.”라고 HU는 말했습니다.
팀은 교장 조사관 HU로 구성되어 있습니다. 팀 리더 인 Haifeng Jin과 Qingquan 노래; 소프트웨어 개발자 Zonglin Yang, Boyuan Gong, Thuniki Yashwanth Reddy, Satya Kesav Gundabathula, Cheng Cheng 및 Praveen Kumar Venugopal. Defense Advanced Research Projects Agency가 자금을 지원 한이 팀은 Autokeras 개발에서 2 년 이상 근무했습니다. 그들은 이제 테스트의 마지막 단계에 있지만 관심있는 사람들은 웹 사이트에서 사전 릴리스 된 AS-IS 버전을 다운로드 할 수 있습니다autokeras.com.
사전 릴리스 이후이 소프트웨어는 Github에서 4,000 개 이상의 별을 수신하여 최고 등급의 룰렛 소스 자동 기계 학습 패키지가되었습니다. 그들의 작품은를 포함하여 전 세계의 출판물에있는 수많은 기사에 실 렸습니다.데이터 과학을 향한, Analytics India Magazine그리고중간Google 및 Facebook과 같은 인터넷 거인의 다른 프로젝트와 함께이 작업은 2018 년 AI (인공 지능) 및 2019 년 ML (머신 러닝) 트렌드의 주요 혁신적인 혁신 중 하나로 등재되었습니다.Analytics Vidhya.
“이 프로젝트의 성공적인 결과는 자동화 된 기계 룰렛, 특히 신경 아키텍처 검색의 발전으로 이어질 것이며, 연구 및 응용 프로그램을 촉진하기 위해 기계 룰렛, 특히 딥 러닝 모델을 만들기 위해 데이터 과학에 대한 배경 지식이없는 연구자와 실무자가 가능하게 할 것입니다.