三年前，谷歌的大腦研究人員宣布創(chuàng)建一個(gè)自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)——AutoML，它可以創(chuàng)建自己的AI系統(tǒng)。AutoML的誕生試圖探索這一技術(shù)能否讓更多的行業(yè)專家克服工程和算法的障礙，只有利用專業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)積累，借助機(jī)器完成深度學(xué)習(xí)算法的開(kāi)發(fā)。從而大大提高模型設(shè)計(jì)的效率，實(shí)現(xiàn)人工智能的普及。
從內(nèi)部來(lái)看，探智立方是一家備受關(guān)注的公司。這家同樣成立于三年前的國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)，致力于開(kāi)發(fā)具有“自動(dòng)模型設(shè)計(jì)”能力的平臺(tái)——DarwinML。這樣，基于進(jìn)化算法(evolutionary algorithm)的DarwinML找到了模型不依賴人工設(shè)計(jì)的“進(jìn)化路徑”，從而減少了人工智能的應(yīng)用算法，使得各個(gè)行業(yè)的IT人員和行業(yè)專家更容易將人工智能投入到各種適合和需要的場(chǎng)景中，解決了人才補(bǔ)充和技術(shù)能力不足的共性問(wèn)題。
基于進(jìn)化算法的自動(dòng)布線
在AI自動(dòng)模型設(shè)計(jì)方面，AutoML的實(shí)現(xiàn)路徑實(shí)際上包括四大方向：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化算法、遷移學(xué)習(xí)方法和MetaLearning(元學(xué)習(xí)是未來(lái)潛在的方向之一)。目前不同公司的實(shí)施路徑不同，但大多采用遷移學(xué)習(xí)。與其他人不同，探智立方一直堅(jiān)持探索進(jìn)化算法的方向。
“目前最常用的AutoML方法是基于transferlearning，百度，華為、谷歌等公司推出的AutoML產(chǎn)品主要就是基于這種方法?！?/p>
然而，這可能有缺點(diǎn)：它需要依賴足夠大的數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，以及特定領(lǐng)域豐富的模型類型。我們可以看到，如今AutoML產(chǎn)品在影像領(lǐng)域的效果最好，因?yàn)橛跋耦I(lǐng)域可用的資源最多(不是模型，甚至模型權(quán)重都是開(kāi)源的)。
但是在其他大量的領(lǐng)域中，如果要對(duì)按部就班、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，沒(méi)有一定的規(guī)定，也沒(méi)有現(xiàn)成的權(quán)重，遷移方法可能不適用。
同時(shí)，基于序列模型的方法和元學(xué)習(xí)方法克服了不同的挑戰(zhàn)，如搜索空間過(guò)大導(dǎo)致的計(jì)算需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
最重要的是，進(jìn)化算法提供了另一種方式：無(wú)論是DAS還是NASNet，在機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)任務(wù)上都是超越人類的真正機(jī)會(huì)，其初始條件是固定配置。進(jìn)化算法沒(méi)有這個(gè)限制，它可以創(chuàng)建一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這可能是一些人以前從未設(shè)計(jì)過(guò)的模型。\"
汽車的實(shí)際應(yīng)用
錢廣銳介紹：“如今學(xué)術(shù)界對(duì)AutoML的研究主要集中在方法論本身，而探智立方更關(guān)注的是如何結(jié)合AutoML技術(shù)用戶的實(shí)際數(shù)據(jù)，投入到項(xiàng)目中。我們開(kāi)發(fā)的DarwinML平臺(tái)幫助大量用戶學(xué)習(xí)自己的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練自己的模型，這也讓平臺(tái)變得更智能，可以幫助用戶更高效地解決問(wèn)題?！?/p>
“一個(gè)由3名具有2-4年經(jīng)驗(yàn)的人員組成的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)在一至兩周內(nèi)設(shè)計(jì)了一個(gè)模型。有了DarwinML，目前，DarwinML可以大大提高數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作效率?？梢赃_(dá)到更好的效果，機(jī)器的模型生成時(shí)間不超過(guò)一天。”宋煜說(shuō)。可以預(yù)見(jiàn)，在不久的將來(lái)，探智立方在自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)方面的技術(shù)能力將進(jìn)一步推動(dòng)人工智能的加速落地。
探智立方， 徐寧，解決方案總監(jiān)和宋煜，產(chǎn)品總監(jiān)
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