Платформа может сделать машинное обучение более прозрачным и доступным
То, что начиналось как докторский проект, превратилось в веб-сайт, ежегодно посещаемый 120 000 уникальных посетителей. С помощью платформы OpenML исследователь Ян ван Рейн вносит вклад в развитие открытой науки, стремясь сделать машинное обучение более прозрачным, доступным и справедливым. От климатических исследований до поведенческой науки: машинное обучение (МО) играет всё более важную роль в науке. Исследователи используют его для выявления закономерностей в больших наборах данных, построения прогнозов и моделирования сложных процессов. Однако, несмотря на этот рост, результаты МО всё ещё сложно оценить или воспроизвести. «Не существует стандартного способа обмена данными, моделями и результатами», — говорит Ян ван Рейн. «Это печально, ведь если мы хотим, чтобы нас воспринимали всерьёз как отрасль, нам нужно убедиться, что наша работа поддаётся проверке и воспроизводима». Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это способ, которым компьютеры обучаются на примерах, подобно почтовой программе, распознающей спам на основе тысяч предыдущих сообщений. Система самостоятельно учится выявлять закономерности, без необходимости ручного программирования каждого правила. В некотором смысле, это похоже на человеческое обучение, только в гораздо большем масштабе. Применение можно найти повсюду: от распознавания лиц и медицинской диагностики до рекомендаций Netflix. Общее рабочее пространство для машинного обучения Чтобы сделать машинное обучение более прозрачным, Ван Рейн боле...
CHASPIK.SPB.RU