Nais ng Comet.ml na baguhin kung paano kami nakikipag-ugnay sa pag-aaral ng machine

Ang isang negosyo na naghahanap upang magamit ang pag-aaral ng makina (ML) ay nangangailangan ng higit pa sa mga matalinong aparato at reams ng data. Sa core nito, ang ML ay umiikot sa paligid ng dalawang hemispheres: ML mga modelo at algorithm sa isang panig at naaangkop na curated set ng data sa kabilang. Habang ang parehong nangangailangan ng kadalubhasaan upang lumikha, ang dating ay nakuha lamang ng isang makabuluhang tulong sa pamamagitan ng Comet.ml, isang serbisyo na inilunsad nang mas maaga sa buwang ito kasama ang mga tool upang payagan ang mga siyentipiko at mga developer na subaybayan ang code at ibahagi ang kanilang mga modelo ng ML nang mas mahusay. Sinasabi ng kumpanya na sinasagot nito kung ano ang nakikita bilang isang pagtaas ng pangangailangan para sa mas mabisa at magagamit na mga tool sa ML. Ang serbisyo ay bahagi ng isang lumalagong larangan ng maginhawang serbisyo na naghahangad na mas maraming tao ang mag-access, gumamit, at matuto tungkol sa ML.

Ang koneksyon ng GitHub

Sa kabila ng mas mababa sa isang buwang gulang, ang naglalarawan sa Comet.ml bilang "ang GitHub ng ML" ay maaaring hindi naaangkop. Kung hindi ka pamilyar sa GitHub, ito ay isang serbisyo ng serbisyo sa pag-host ng repository kung saan nag-iimbak ang mga developer at ibahagi ang kanilang code. Sa mga proyekto na may maraming mga developer na nagtatrabaho sa parehong codebase, ang mga repositori tulad ng GitHub ay naglalaro ng isang kritikal na code sa pag-aayos ng mga daloy ng trabaho at pagpapanatili ng control ng bersyon. Bagaman ang konsepto ng isang code ng imbakan ay hindi bago, binuksan ng GitHub ang isang buong bagong mundo sa komunidad ng pag-unlad sa pamamagitan ng paglikha ng isang interface ng gumagamit (UI) na lumampas sa arcane, mga kakayahan sa pag-coding ng proyekto at nagdagdag ng isang intuitive na UI pati na rin sa lipunan mga tool na nagpapahintulot sa GitHub na makipag-usap sa mga gumagamit at maging sa mga komunidad. Kung nais mo ang iyong code na susuriin ng iba pang mga developer, makahanap ng bago at kagiliw-giliw na mga aplikasyon, o nag-usisa lamang tungkol sa kung ano ang ginagawa ng mga nangungunang inhinyero sa mundo, ang GitHub ay naging isa sa mga pinakasikat na lugar upang makamit ang ginagawa ng komunidad ng pag-unlad.

Sa ganitong uri ng resume, nais na maging GitHub ng anumang bagay na tila labis na mapaghangad, ngunit ang mga tagapagtatag ng Comet.ml ay tiwala. Gumagana ang Comet.ml sa isang katulad na paraan sa tanyag na serbisyo ng GitHub. Gumawa lamang ng isang libreng account sa website ng Comet.ml, piliin ang iyong ginustong ML library (Kasalukuyang sinusuportahan ng Comet.ml ang Java, Pytorch, TensorFlow, at maraming iba pang mga pinakapopular na aklatan), at maaari kang bumangon at tumatakbo gusali at pagsubok Ang mga modelong ML ay halos agad - at malamang na mas madali kaysa sa nagawa mo hanggang sa puntong ito. Ito ay dahil sinusubaybayan din ng Comet.ml ang lahat ng mga pagbabago na ginagawa ng isang koponan sa isang imbakan sa website. Nag-aalok ito ng awtomatikong pag-optimize ng modelo at maaari mo ring isama ang iyong trabaho sa Comet.ml kasama ang GitHub para sa mas malaking proyekto.

Nag-host din ang GitHub ng mga modelo ng ML ngunit ang Comet.ml ay dinisenyo kasama ang mga natatanging pangangailangan ng ML sa isip. Sa pamamagitan ng isang uri ng algorithm na kilala bilang Bayesian "Hyperparameter optimization, " ang serbisyo ay i-tweak ang iyong mga modelo sa pamamagitan ng pagbabago ng hyperparameter ng iyong mga eksperimento. Kung ikaw ay isang tunay na geek ng data, pagkatapos mayroong mas masusing paliwanag tungkol dito sa website ng kumpanya. Mano-mano ang pag-aayos ng mga modelo ng pag-aayos. Kung ang algorithm na ito ay gumagana pati na rin ang sabi ng Comet.ml, pagkatapos ay maaari itong makakuha ng pansin ng komunidad ng agham ng data. Tulad ng GitHub, ang isang account na may magagamit na mga repositori na magagamit ay walang bayad, kasama ang mga pribadong repositori na nagsisimula sa $ 49 bawat gumagamit bawat buwan.

Ang Pangangailangan para sa isang Bagay na Simpler

Gideon Mendels, co-founder at CEO ng Comet.ml, ay isang bagay ng isang beterano sa ML. Nagtrabaho siya sa pananaliksik para sa Columbia University at sa Google. Sa buong kanyang karera, nagpupumig siya upang makahanap ng isang epektibong paraan upang subukan at ibahagi ang mga modelo ng ML.

"Nagtrabaho ako dati sa isang kumpanya na tinawag Pangkatin , at mayroon kaming halos 15 mga modelo ng pag-aaral ng machine sa paggawa, "sabi ni Mendels." imposible lamang na subaybayan ang lahat ng mga pagbabago sa kanila. Kaya, sinimulan namin ang pagbuo ng Comet sa loob bilang isang homebrew solusyon para sa aming sakit. "

Mula doon, nagpasya ang Mendels at iba pang mga miyembro ng koponan na mag-focus sa pagbuo ng Comet.ml sa sarili nitong. Sa Mendels, ang halaga ng Comet.ml ay hindi lamang ang katotohanan na maaaring maiimbak ang mga modelong ML sa ang ulap; ito ay tungkol sa pagpapadali sa pag-eksperimento sa code na iyon. Mabilis ring tinanggal ni Mendels ang paniwala na ang kanyang serbisyo ay sinusubukan na makipagkumpetensya sa GitHub. Pagkatapos ng lahat, nagsasama ito sa serbisyo at maaaring mag-sign up ang mga gumagamit sa kanilang mga kredensyal sa pag-log sa GitHub. Para sa Mendels, talagang tungkol sa pagsagot sa isang lumalagong alon ng democratization ng data na may mas mahusay na pag-andar.

"Nag-uugnay ito sa isang mas malaking punto ng kung gaano karaming mga kumpanya ang nagsisimula na gawin ang ML at agham ng data, " sabi ni Mendels. "Sa GitHub, maaari kang mag-imbak ng code, ngunit may ML, code ay isang piraso lamang ng puzzle. Anong data ang ginamit upang magkasya sa code na iyon? "Sinabi ni Mendels na ang mga awtomatikong pag-tweaking na tampok ay makakatulong sa Comet.ml na magkatabi sa kanyang sarili.

Mga Palaruan sa Pag-aaral ng Machine

Ang Comet.ml ay isa lamang sa maraming mga handog na naglalayong baguhin ang paraan ng pakikihalubilo natin sa ML. Ang Microsoft, na napaka-agresibo sa espasyo, ay naglunsad ng mga Azure Notebook ng ilang taon na ang nakalilipas. Bagaman ipinakita ito ng kumpanya bilang higit pa sa isang tool na pang-edukasyon kaysa sa Comet.ml, dinisenyo din upang hayaan kang maglaro sa paligid ng mga modelo ng ML sa ulap.

Mayroon ding isang buong alon ng mga merkado ng ML na magagamit na nag-aalok ng kumpleto, handa na mga modelo para sa parehong maliit na midsize ng mga negosyo (SMBs) at mga negosyo magkamukha. Algorithmia ay isang merkado ng artipisyal na intelihente (AI) na nag-aalok, bukod sa iba pang mga bagay, mga modelo ng ML na maaari kang bumili at magamit sa iyong sariling mga app sa pamamagitan ng isang tawag sa interface ng application (API). Huwag magkaroon ng kasanayan o oras upang makabuo ng isang modelo-parsing na modelo? Pagkatapos ay gamitin ang Parsey McParseface para sa mababang presyo na $ 28.54 para sa 10, 000 mga tawag sa API. Hindi gaanong malikhaing pinangalanang mga modelo sa kasama sa pamilihan ang mga para sa mga algorithm ng pagkilala sa facial, spectral clustering para sa geographic data, at pagkuha ng teksto.

Kung hindi ka isang scientist ng data, maaaring maisip mong hindi naaangkop sa iyo at sa iyong samahan ang mga serbisyong ito. Ngunit ang mga negosyo ng lahat ng laki ay inihayag ang walang uliran na suporta at paggamit ng mga solusyon sa AI, at ang ML ay isang mahalagang bahagi ng iyon. Ang mga pagpapatupad na ito ay sumasaklaw sa gamut mula sa malawak, pag-aayos ng mga proyekto hanggang sa mga na-target na nagulat ka na makahanap ng ML ay bahagi ng recipe.

Bilang isang halimbawa ng isang naka-target na proyekto, ang WineStein ay isang digital na serbisyo ng sommelier na gumagamit ng mga modelo ng ML upang ipares ang alak na may iba't ibang uri ng pagkain. Mas malawak na mga halimbawa ng pagpapatupad teknolohiya sa pananalapi (fintech) , teknolohikal na pangangalaga sa kalusugan, at kahit chatbots kung saan nagbago ang AI at ML ng paraan na halos lahat ng negosyo ay lumalapit sa serbisyo sa customer at mga operasyon ng helpdesk. Ang base ng gumagamit para sa AI at ML ay mabilis na lumalaki at hindi mag-iiwan ng walang negosyo na hindi nasasaayos, na ginagawang hinaharap ang isang magandang lugar para sa mga up-and-comers tulad ng Comet.ml.