Идея состоит в том, чтобы создать бесплатное, открытое, современное и удобное для людей веб-приложение, которое вы можете использовать для обучения компьютеров тому, что делать за вас.
Automatic.ai — это новый подход к поиску, использованию и созданию интеллектуальных сервисов. А.И. для остальных из нас. В бета-версии.
Идея состоит в том, что вам не нужно быть сумасшедшим ученым (хотя в этом нет ничего плохого), чтобы изучать, открывать и создавать машинное обучение, глубокое обучение и AI решения для развлечения, работы или решения самых насущных и сложных мировых проблем.
Идея состоит в том, чтобы использовать работу множества очень умных инженеров-программистов, которые за несколько десятилетий научились заставлять компьютеры помогать обычным людям делать удивительные вещи. Для этого и нужны компьютеры — это то, чем мы занимаемся, верно?
Идея заключается в современном удобном приложении, которое помогает современным разработчикам программного обеспечения, а нас миллионы, использовать преимущества последних исследований для программировать более умные компьютеры — гораздо более умные компьютеры, которые делают замечательные вещи для нас, людей и вместе с ними.
Серьезно??? Нужно ли нам знать науку о цвете и цифровую обработку сигналов, а также DirectX или OpenGL, архитектуру графического процессора и фреймбуфера, а затем писать кучу кода просто изменить размер изображения?
Или мы просто используем Photoshop?
Automatic.aiRockstar, как и Photoshop, основан на подключаемых модулях и расширяем, так что если вы сумасшедший ученый , вы можете делать все эти безумные учёные, добавляя низкоуровневые плагины. А если вы инженер-программист, вы можете создавать инструменты, которые будут использовать исследования и абстрагироваться от всей сложности, которая не является существенной для поставленной задачи. Правильно? Вот тогда мы ДЕЙСТВИТЕЛЬНО начинаем веселиться.
А.И. Для остальных из нас (*)
* Те из нас, кто не является экспертом в:
- Векторное исчисление
- Статистика
- Теория вероятности
- Линейная алгебра
- Массово распределенные вычисления
- Многопроцессорность
- Низкоуровневая оптимизация CPU, GPU, TPU
- Хитрости и хитрости фреймворка машинного обучения de jour
* Те из нас, кто не хочет тратить много времени на скучные дела:
- Найдите правильные данные для тренировок
- Подготовьте обучающие данные
- Управление сотнями версий моделей, тестов и результатов
- Прочтите сотни технических статей, чтобы понять, что может сработать
- Ежедневно читайте технические документы, чтобы понять, что работает
- Потратьте дни на настройку сотен или миллионов гиперпараметров
- Проведите дни, просто пытаясь найти правильную скорость обучения
- Проведите дни, просто пытаясь найти правильный процент отсева
- Проведите дни в ожидании, чтобы узнать, что это все еще не работает
* Те из нас, кто хочет использовать (и, возможно, узнать) CNN, RNN, RL, LSTM, GAN (и многое другое) для создания вещей:
- для создания рекомендательных двигателей
- для создания механизмов персонализации
- для создания поисковых систем по картинкам
- для создания механизмов семантической категоризации текста
- для создания текстовых двигателей настроений
- создавать механизмы распознавания речи
- для создания механизмов предиктивной аналитики больших данных
- создавать умных ботов
- создавать дружественных ботов
- оптимизировать рабочие процессы
- оптимизировать бизнес-процессы
- оптимизировать цепочки поставок
- …чтобы сэкономить деньги, заработать деньги или просто, знаете ли, спасти мир.
Закрытое бета-тестирование, скоро…
