Название базовой системы (платформы): | Amazon Web Services (AWS) |
Разработчики: | Amazon |
Дата премьеры системы: | январь 2020 г |
Отрасли: | Информационные технологии |
Технологии: | Средства разработки приложений |
2020: Анонс
В январе 2020 года компания Amazon выпустила библиотеку с открытым исходным кодом, которая поможет разработчикам быстро создавать приложения с использованием машинного обучения. Проект под названием AutoGluon создан в подразделении Amazon Web Services (AWS).
Благодаря AutoGluon можно создавать модели искусственного интеллекта, использующие изображения, текст и табличные наборы данных, путём написания небольшого количества строк кода.
Создание таких приложений — задача непростая, поскольку разработчики должны знать, как настраивать «гиперпараметры» при построении ИИ-модели. Им также необходимо разобраться с такими проблемами, как поиск нейронной архитектуры, который позволяет им находить самый лучший вариант архитектуры для своих моделей машинного обучения. AutoGluon автоматизирует выполнение таких задач.
Мы разработали AutoGluon, чтобы по-настоящему демократизировать машинное обучение и предоставить возможность глубокого обучения всем разработчикам», — говорит специалист по прикладным прикладным программам AWS Йонас Мюллер (Jonas Mueller). - Из-за непрозрачной природы глубокого обучения многие из решений экспертов основаны на интуиции, а не на строгом научном понимании того, как индивидуальный выбор влияет на желаемые результаты», — отмечает Мюллер. — AutoGluon решает эту проблему, поскольку все варианты автоматически настраиваются в пределах диапазонов по умолчанию, которые, как известно, хорошо работают для конкретной задачи и модели. |
AutoGluon построен на основе ML-библиотеки Gluon для создания моделей из набора готовых оптимизированных элементов. Проект совместим в Python 3.6 и 3.7 и пока поддерживает только Linux. Выход версии для macOS и Windows запланирован, но сроки не указываются.[1]
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (44)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (15)
Форсайт (11)
Бипиум (Bpium) (10)
BellSoft (БеллСофт) (9)
Другие (370)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (4)
Консом групп, Konsom Group (КонсОМ СКС) (2)
IFellow (АйФэлл) (2)
ЛАНИТ - Би Пи Эм (Lanit BPM) (2)
Другие (30)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (10)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (3)
Форсайт (3)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (2)
КРИТ (KRIT) (2)
Другие (13)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Microsoft (41, 47)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 46)
Oracle (49, 26)
Hyperledger (Open Ledger Project) (1, 23)
IBM (33, 18)
Другие (553, 270)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (1, 4)
Microsoft (4, 3)
Oracle (2, 3)
SAP SE (2, 2)
Другие (16, 19)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 11)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (1, 3)
Форсайт (1, 3)
Сбербанк (1, 2)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (1, 2)
Другие (9, 9)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 6)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен) (1, 6)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 4)
Форсайт (1, 3)
Robin (Робин) (1, 3)
Другие (10, 15)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 1)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 1)
Robin (Робин) (1, 1)
РЖД-Технологии (1, 1)
Другие (0, 0)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 46
Hyperledger Fabric - 23
Windows Azure - 20
FIS Platform - 15
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 12
Другие 305
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 8
FIS Platform - 4
Парадокс: MES Builder - 2
Java - 2
Siemens Xcelerator - 2
Другие 22
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 11
BSS Digital2Go - 3
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3
Cloud ML Space - 2
Tarantool Data Grid - 1
Другие 8