data scientist, developer C++, Python,
Краткое описание: Calibrated Quantum Mesh (CQM)— это следующий шаг от RNN / LSTM (Рекуррентные нейронные сети RNN (Recurrent Neural Networks) / Долгая краткосрочная память (Long short-term memory; LSTM) ). Появился новый алгоритм, называемый Calibrated Quantum Mesh (CQM), который обещает повысить точность поиска на естественном языке без использования размеченных данных обучения.
С того момента как стали появляться инструменты автоматизированного машинного обучения (AutoML), такие как Google AutoML, эксперты обсуждают вопрос — готовы ли они к полной корпоративной интеграции и применению. В описании инструментов AutoML утверждается, что каждый может взять на себя роль «исследователя данных» (data scientist), способного создавать готовые для промышленного применения модели машинного обучения без традиционно необходимого технического образования.
Хотя, безусловно, верно, что автоматизированные процессы машинного обучения меняют способы, с помощью которых предприятия могут выполнять задачи анализа данных, технология еще не готова оставить специалистов по данным без работы. Одно из главных утверждений технологии заключается в том, что автоматически созданные модели имеют схожее качество и производятся в кратчайшие сроки по сравнению с эквивалентной моделью, созданной группой исследователей данных.
Хотя модели AutoML создаются быстрее, они эффективны только в том случае, если проблема, которую они ищут, является постоянной и повторяющейся. Большинство моделей AutoML работают хорошо и достигают постоянного качества в этих условиях; но чем сложнее проблемы с данными, тем больше требуется вмешательство специалиста, чтобы понять, что запустила система AutoML, и превратить ее в нечто полезное. Чтобы понять некоторые из этих ограничений, давайте рассмотрим процесс AutoML более подробно.