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谷歌今天介紹了AdaNet,一個結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法的開源工具,以實現(xiàn)更好的預(yù)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(chǔ)上,以學(xué)習(xí)和基于進化的自動化為基礎(chǔ),努力做到快速和靈活,同時提供學(xué)習(xí)保障。”“重要的是,AdaNet不僅為學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)提供了一個通用框架,而且還為學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的方法來組合和改進算法,而這種方法以前需要領(lǐng)域?qū)<一蛱鄷r間進行培訓(xùn)。
為了讓AdaNet更容易實現(xiàn),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(xùn)練時提供視覺反饋。
AdaNet通過學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu),然后向其中添加子網(wǎng),從而確保其創(chuàng)建的集成模型的學(xué)習(xí)保證。
希望對過程有更多控制的機器學(xué)習(xí)實踐者可以使用TensorFlow api來定義自己的子網(wǎng)、自定義丟失函數(shù)或切換其他設(shè)置。
關(guān)于AdaNet如何工作的更多細節(jié)可以在這篇去年在國際機器學(xué)習(xí)會議上發(fā)表的論文中看到。
今天發(fā)布的AdaNet是AutoML(谷歌的自動化訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gòu)建自定義人工智能模型。
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