协助科学家创建机器学习模型 让进行速度和精准度优化

IBM是一个数据科学应用程序开发工具Watson Studio，添加了一系列人工智能自动化功能AutoAI，帮助数据科学家解决构建人工智能应用程序的过程，遇到的杂事，包括数据处理和预处理等。它能够专一于机器学习模型的设计和部署。

数据科学家如今能够在IBM Cloud上的Watson Studio中使用这种人工智能自动化工具。 AutoAI能够自动化数据准备和预处理，例如模型开发和特征工程。其参数优化功能能够帮助数据科学家构建机器学习模型并构建Gradient Boosted Tree。企业数据科学的一系列模型类别能够帮助扩展机器学习实验和部署过程。

此外，AutoAI还支持IBM的神经网络综合（NeuNetS）技术。 IBM于2018年发布了NeuNetS的预览版，今年它进入了公共测试阶段。 NeuNetS能够自动合成自定义神经网络。目的还在于加速深度学习网络模型的发展。 NeuNetS容许fun88用户选择模型的速度或精度进行优化，并实时监控模型构建和培训。

IBM数据和人工智能总经理Rob Thomas表示，数据基础设施的复杂性可能成为技术资源稀缺的开发人员的决定性障碍，而Watson Studio如今提供可使AI应用程序自动化的功能，开发过程更加顺畅，有助于用户能够构建机器学习模型并加快实验。 AutoAI和Watson机器学习功能能够结合使用，以减小人工智能周期各个阶段的障碍。