Max Home IndustryНовый API Google Prediction — это классификация в черном ящике. Вы можете отправить ему свои данные, обучить модель распознавать данные, а затем использовать ее для классификации новых данных.
Веб-сервис — будущее искусственного интеллекта?
Google анонсировал Prediction API на конференции Google I / O в этом году, но в основном это осталось незамеченным из-за стольких громких анонсов. По сути, это API в стиле REST для механизма распознавания образов общего назначения. Вы можете загрузить некоторые данные, которые могут быть неструктурированными текстовыми или числовыми, в Google Storage for Developers. Затем вы выполняете этап контролируемого обучения и, наконец, можете использовать обученную модель для классификации новых данных.
В период предварительного просмотра набор данных ограничен 100 МБ и должен быть в формате CSV. Конечно, тренировочные данные должны быть правильно классифицированы для обучения — это обучение с учителем. Категории могут быть непрерывными, и затем система выполняет анализ обобщенного регрессионного типа.
В документации приведены примеры предложений на разных языках. Первая запись каждой строки набора обучающих данных — это язык, а затем предложение на этом языке. Обучение происходит асинхронно, и это вызов API, чтобы определить, когда обучение завершено и классификатор сойдется. После обучения вы можете отправлять новые данные для категоризации. Результаты возвращаются с классификацией или прогнозом в случае переменной непрерывной категоризации.
По-видимому, API не поддерживает возврат деталей обученной модели и не дает никаких сведений о фактическом используемом алгоритме классификации. Предполагается, что сервис выбирает из ряда возможных алгоритмов — так что это своего рода экспертная система для классификации. алгоритмы. Это подход к классификации по принципу черного ящика. Отсутствие беспокойства пользователя о природе алгоритма упрощает задачу, но означает, что вы не имеете представления о характеристиках процесса обучения или прогнозирования.
Если вы хотите принять эту технику на веру, вы можете просто встроить ее в свое собственное приложение. В настоящее время Google утверждает, что разработчики, участвующие в предварительной версии Prediction API, уже используют ее для выявления спама, категоризации новостей и т. Д.
API только что обновился и теперь поддерживает:
: Прогнозирование по нескольким категориям. Представьте, что вы пишете агрегатор новостей, который предлагает статьи на основе историй, которые пользователь читал раньше. Раньше, используя Prediction API, каждая статья могла быть помечена только одним ярлыком — наиболее подходящим. Например, статья о новом грузовике может быть помечена как «грузовик», но не «вместительный» или «тихий». Теперь статьи можно помечать всеми этими ярлыками, при этом ярлыки ранжируются по уместности, что позволяет вашему приложению давать более точные рекомендации.
Непрерывный вывод: вы хотите создать приложение для рекомендации вин. Подбор вина к личным предпочтениям — непростая задача, зависящая от многих факторов, включая происхождение, виноград, возраст, среду выращивания и присутствие вкуса. Раньше ваше приложение могло помечать вино только как «хорошее», «приличное», «плохое» или какой-либо другой набор заранее определенных значений. Используя новую опцию непрерывного вывода, ваше приложение может предоставить детальный рейтинг вин на основе того, насколько хорошо они соответствуют предпочтениям пользователя.
Смешанный ввод: вы создаете автоматического модератора для своего блога. Вы уже могли классифицировать входящие сообщения автоматически на основе текста комментария и имени пользователя автора (текстовые поля), но не по количеству опубликованных ранее сообщений или количеству пользователей, которым понравились их сообщения (числовые данные). Теперь мы добавили поддержку смешанного ввода, поэтому как числовые, так и текстовые данные могут быть включены в ваш помощник по модерации, что значительно повысит точность и позволит вам вернуться к созданию контента, а не к управлению им.
Комбинирование непрерывного вывода с смешанными входами: для дальнейшего улучшения вашего автоматического модератора вы можете использовать непрерывный вывод для установки пороговых значений для автоматической публикации, автоматического отклонения и ручной модерации, что еще больше снижает вашу рабочую нагрузку.
Вы можете получить все подробности об этих и других новых функциях на веб-сайте Prediction API.
Единственная плохая новость заключается в том, что это закрытое судебное разбирательство. API прогнозирования предлагается в качестве предварительной версии ограниченному числу разработчиков. Плата за использование сервиса во время предварительного просмотра не взимается, но трудно понять, почему Google будет предоставлять такую услугу в будущем бесплатно. Более тревожным моментом является то, что, поскольку детали модели никогда не передаются конечному пользователю, Google, в принципе, имеет больший доступ к вашим результатам, чем вы. Без подробных показателей производительности и графики, показывающей, как работает алгоритм, может быть трудно понять, почему классификация не работает должным образом. Часто небольшая настройка, например преобразование входной переменной, может превратить плохую модель в хорошую. Подход черного ящика может упростить ситуацию, но это также означает, что вы должны доверять Google.
Возможно, это будущее коммерческого ИИ — услуги «черного ящика», предоставляемые крупными компаниями.
Чтобы узнать больше и подписаться на приглашение, присоединяйтесь к списку ожидания.