AutoScientist by Adaption Labs

AutoScientist — это система от Adaption Labs, которая автоматизирует весь цикл исследований, стоящий за обучением моделей машинного обучения. Вместо того чтобы вручную подбирать наборы данных и гиперпараметры, вы сообщаете системе, какого результата хотите достичь — например, повысить точность в конкретной задаче, — и AutoScientist берет на себя итеративное экспериментирование. Она совместно оптимизирует и ваши обучающие данные, и рецепт обучения (последовательность шагов, миксы данных и гиперпараметры) до тех пор, пока модель не достигнет вашей цели. В итоге вы получаете развернутую модель, которая ведет себя именно так, как вы задумали, и при этом от вас не требуются глубокие экспертные знания в обучении моделей.

Отличительная черта AutoScientist заключается в том, что она рассматривает оптимизацию данных и рецепта как единую взаимосвязанную задачу, а не как отдельные этапы. Большинство рабочих процессов требуют сначала подготовить данные, затем обучить модель, а после — внести коррективы; AutoScientist же проходит через оба этапа одновременно. На странице сообщается о значительных относительных улучшениях в разных областях: 78% в целом, при этом в финансах — 130%, в технологиях — 112%, в корпоративном секторе — 89% и в медицине — 84%. Система разработана для работы в различных вертикалях без необходимости переобучения для каждого отдельного домена, так что вы можете использовать одну и ту же систему и для модели анализа медицинских изображений, и для модели финансового прогнозирования.

Этот инструмент лучше всего подходит командам, которым нужно обучить кастомные модели, но у которых нет времени или опыта для ручного проведения сотен экспериментов. Он будет полезен исследователям, ML-инженерам и продуктовым командам в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение и финансы, где поведение модели имеет критическое значение. Если вы создаете специализированную модель и хотите пропустить этап проб и ошибок, AutoScientist стремится взять научную часть работы на себя.