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    探智立方:以 AutoML自動建模平臺解決模型自動化設計和優化的問題

    2020-06-08 14:19 來源 : it資訊網

      在人工智能領域飛速發展的同時人才的培養速度卻沒能跟上業內快速爆發的需求,AI技術落地面臨重重考驗。2017年,AutoML技術的出現通過讓人工智能自動建模完成數據科學家的大部分工作。而人工智能企業探智立方(iQubic)正在通過AutoML技術建立AI自動建模平臺,實現讓各企業能更簡便的將人工智能落地于各種適合并需要的場景中。

      機器之心:探智立方希望以 AutoML 解決哪些問題?

      宋煜:AutoML 并不是一個全新的概念,這兩年它獲得了廣泛的關注,是因為大家看到數據集本身的分布和模型的關系是十分密切的。把一個論文中效果非常好的模型應用到某一個特殊場景下,模型的表現下降也會十分嚴重。兩三年前,大家更多地會以「超參數調優」的形式進行模型改進。從基于規則的方法到貝葉斯方法,為了找到一個合理的、趨近于最優解的解空間,大家做了各種不同的嘗試;有很多超參調優的自動化工具隨之應運而生。之后大家發現除了超參之外,有時必須要改變網絡結構等等。最后,大家開始思考:機器是不是可以設計一些模型。

      之前我們在做模型的優化的時候也感受到,最有限的資源還是人的時間。因此,從去年開始我們嘗試把模型優化的過程盡量抽象成一個純數學問題,然后利用機器的強大計算力,以搜索擬合的方式,在有限的時間空間內來尋找全局最優解。探智立方今天就是以 AutoML 為主要方向,解決實際環境中人工智能相關應用模型自動化設計和優化的問題。

      機器之心:AutoML 都有哪些類別?探智立方選擇的是其中的哪一種?

      錢廣銳:在業界,從「頭」學習的 AutoML 算法大概有三種。除了進化算法之外,還有最早以谷歌為代表的純強化學習算法。目前從論文以及實踐效果來看,進化算法的效率比強化學習要高些。除此之外,還有目前也在探索中的元學習方法。

      進化算法本身也有很多分支,比如「進化策略」和「演化方法」。谷歌采用的是演化做法,OpenAI 用的是「進化策略」算法。探智立方的「DarwinML 平臺」是一個基于「演化」算法類型的 AutoML 系統。

      當然,如果是不要求從「頭」學習的 AutoML 方法,也有預設一個模型庫,從中選擇相應的模型進行優化或者遷移的做法。

      機器之心:探智立方在 AutoML 中重點關注哪方面的工作?

      宋煜:我們和其他偏學術的機構不一樣的地方是我們希望從 AutoML 的角度提供模型可解釋性。

      如今的可解釋性研究更多是讓研究者去將中間的特征提取層權重或激活進行輸出,研究每一層的影響是什么,再把自己的觀察傳達給機器。但是人的時間是有限的,我們希望由機器自己完成這個過程。

      我們希望機器自己總結「特征提取」究竟提取了什么。找到為什么一個特定的提取方法和損失函數計算組合作用在特定的數據分布上的時候,能讓梯度下降更快,損失更小,然后將這些知識解釋成機器可以理解的數據化的表達方式反饋回系統,變成屬性,為下一次設計提供指導性意見,提高設計效率。

      換言之,我們也在實踐進行模型設計的「大腦」可不可以越來越聰明,能不能在為相似的問題或者數據類型設計模型的時候,迅速地將設計時間從「四天達到 80% 準確率」縮短為一天甚至幾小時之內達到同等準確率?能否讓最初幾代模型不用走太多彎路就能夠進入一個和最優解非常相近的解空間里。

      錢廣銳:如今的學界對 AutoML 的研究大多集中在方法論本身,而我們更多關注如何能夠讓 AutoML 技術用戶實際的數據結合,在項目中落地。

      我們開發了「DarwinML 平臺」,在幫助大量的用戶學習了自己的數據、訓練自己的模型的過程中,也讓平臺越來越聰明,能夠更高效地幫用戶實際解決問題。

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