AWS, AI modellerini yazmak için açık kaynaklı kütüphane AutoGluon’u duyurdu

AWS yeni açık kaynaklı kütüphaneyle geliştiricilere otomatik işlemler sunarak derin öğrenmenin tüm gücünü kullanabilir hale getiriyor.
10 Şubat 2020150

Amazon Web Services, geliştiricilerin görüntü, metin veya tablo veri kümelerini kullanan sadece birkaç satır kod, makine öğrenimi tabanlı uygulamalar ile yazmalarına yardımcı olmak için yeni bir açık kaynak kütüphanesi başlattı.

AWS, AI modellerini yazmak için açık kaynaklı kütüphane AutoGluon’u duyurdu

Bu tür verilere dayanan makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak kolay bir iş değildir. Örneğin, geliştiricilerin bir AI modeli oluştururken yapılan seçimleri temsil eden “hiperparametreleri” nasıl ayarlayacaklarını bilmeleri gerekir. Ayrıca, makine öğrenimi modelleri için en iyi mimari tasarımını bulmalarını sağlayan sinirsel mimari arama gibi sorunlarla uğraşmaları gerekir.

AutoGluon, bu karmaşık görevlerin çoğunu otomatik hale getiriyor ve belirli bir görev için iyi performans gösterdiği varsayılan aralıklardaki seçimleri otomatik olarak ayarlayarak üç satırdan az kod içeren yeni bir makine kazanç modeli oluşturabiliyor. Geliştiricinin yapması gereken tek şey, modellerinin ne kadar hızlı bir şekilde eğitilmesini istediklerini belirtmek oluyor ve AutoGluon verilen zaman diliminde en güçlü modeli sunuyor.

Amazon, AutoGluon’un görüntü ve metin sınıflandırması, nesne algılama ve tablo tahmini dahil olmak üzere görevler için modelleri tanımlayabileceğini söylüyor. Ayrıca, daha deneyimli geliştiricilerin bir modelin öngörücü performansını geliştirebilmeleri adına bir uygulama programlama arabirimi içerir.

Makine öğrenimini demokratikleştirmek ve derin öğrenmenin gücünü tüm geliştiriciler için kullanılabilir hale getirmek için AutoGluon’u geliştirdiklerini belirten AWS ekibi, AutoGluon’ın tüm seçimleri belirli bir görev ve model için iyi performans gösterdiği varsayılan aralıklar içinde otomatik olarak ayarladığından bu sorunu çözdüğünü ekliyor.

AutoGluon, makine öğrenimini demokratikleştirmeye çalıştığı için AWS’nin en yeni teklifi olarak nitelendiriliyor. 

Şirket kısa bir süre önce makine öğrenimi modellerini bulut ve uç ortamlara sürekli olarak eğitmek ve dağıtmak için SageMaker aracını da güncellemişti.


Fatal error: Uncaught wfWAFStorageFileException: Unable to save temporary file for atomic writing. in /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php:35 Stack trace: #0 /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php(659): wfWAFStorageFile::atomicFilePutContents('/var/www/vhosts...', '<?php exit('Acc...') #1 [internal function]: wfWAFStorageFile->saveConfig('livewaf') #2 {main} thrown in /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php on line 35