至顶网软件与服务频道消息: 谷歌今天宣布将把用于训练机器学习算法的Cloud AutoML服务引入数据科学家在线社区Kaggle。
Cloud AutoML是基于云的工具包,提供用于训练人工智能模型的拖拽界面。用户使用该软件可以创建自定义的机器学习模型,而无需对该主题有任何特定的技术知识。
Kaggle在线社区为数据科学家和其他机器学习爱好者提供了一个探索、分析和共享他们工作成果的空间。谷歌于2017年收购了Kaggle平台,该社区最近成员规模突破了350万这一里程碑。
谷歌表示,它正在通过将Cloud AutoML与Kaggle集成实现自己的使命,即“通过为他们提供引领该领域所需的技能和工具,使我们的数据科学家社区变得更加强大”。
Cloud AutoML允许用户从软件开发工具包或者基于Web的用户界面中提取数据,设置参数,然后基于这些数据训练模型,并将其部署在谷歌的云基础设施中。这项集成将使Kaggle用户能够利用Jupyter Notebook中的Cloud AutoML SDK,Jupyter Notebook是一个开源应用,数据科学家可以用来创建和共享包含实时代码、等式、可视化和叙述性文档。
Kaggle产品经理Devvret Rishi在博客中表示:“今天的发布重点是让我们的社区能够在Kaggle Notebooks中直接使用这个SDK。”
Cloud AutoML是一项付费服务,不过为初学者提供了免费套餐。谷歌全年向用户提供Google Cloud Platform积分,以补贴搭配Kaggle一起使用AutoML的成本。
宣布此消息之前,Kaggle与谷歌的BigQuery数据仓库服务进行了类似的集成。
好文章,需要你的鼓励
香港大学和加州大学伯克利分校的一项新研究显示,在没有人工标注数据的情况下,语言模型和视觉语言模型能够更好地泛化。这一发现挑战了大型语言模型社区的主流观点,即模型需要手工标注的训练样本。研究表明,过度依赖人工示例反而可能对模型的泛化能力产生负面影响。
OpenAI 发布了一款名为 Operator 的网络自动化工具,该工具使用名为计算机使用代理 (CUA) 的新 AI 模型来控制网络浏览器。Operator 通过视觉界面观察和交互屏幕元素,模仿人类操作方式执行任务。这项技术目前仍处于研究预览阶段,OpenAI 希望通过用户反馈来改进系统功能。
大型语言模型如 ChatGPT 展现了对话能力,但它们并不真正理解所使用的词汇。研究者们在冲绳科学技术大学构建了一个受大脑启发的人工智能模型,虽然其学习能力有限,但似乎掌握了词汇背后的概念。通过模仿婴儿学习语言的方式,研究团队将人工智能训练在一个能够与世界互动的机器人中,探索如何让人工智能实现类似人类的语言理解。