科技改變生活 · 科技引領未來
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谷歌今天介紹了AdaNet，一個結合機器學習算法的開源工具，以實現更好的預測洞察力。AdaNet可以在今天的張量GitHub知識庫中找到。
谷歌人工智能軟件工程師查爾斯·威爾在一篇博客文章中說:“AdaNet建立在我們的請求信息的基礎上，以學習和基于進化的自動化為基礎，努力做到快速和靈活，同時提供學習保障。”“重要的是，AdaNet不僅為學習神經網絡體系結構提供了一個通用框架，而且還為學習集成以獲得更好的模型提供了一個通用框架。”
Weill說，AdaNet使用了一種稱為集成學習的方法來組合和改進算法，而這種方法以前需要領域專家或太多時間進行培訓。
為了讓AdaNet更容易實現，該框架嵌入了TensorFlow估計器，將重要信息帶到單個位置，以及asTensorBoard，后者在人工智能模型被訓練時提供視覺反饋。
AdaNet通過學習神經網絡的體系結構，然后向其中添加子網，從而確保其創建的集成模型的學習保證。
希望對過程有更多控制的機器學習實踐者可以使用TensorFlow api來定義自己的子網、自定義丟失函數或切換其他設置。
關于AdaNet如何工作的更多細節可以在這篇去年在國際機器學習會議上發表的論文中看到。
今天發布的AdaNet是AutoML(谷歌的自動化訓練和部署神經網絡的方式)的最新進展。谷歌云平臺在今年夏天引入了自動翻譯、計算機視覺和自然語言處理，以及在一月份引入了云自動構建自定義人工智能模型。
李悅明