С ростом облачных технологий возможности моделей машинного обучения значительно расширились, позволяя более широкому кругу пользователей использовать AutoML для создания, оптимизации и развертывания моделей. В этом контексте отдельные AutoML-техники будут формировать будущее в 2026 году.
Первая тенденция — интеграция генеративного ИИ в AutoML, которая позволит автоматизировать этапы, включая подготовку данных и инженерные процессы. Это сократит время на разработку, освободив ресурсы корректировки параметров.
Вторая — появление контекстно-ориентированных AutoML, предоставляющих доменные модели, что обеспечит соответствие требованиям в определенных отраслях.
Третья — внедрение федеративного обучения в AutoML, позволяющее развивать модели без централизованного хранения данных, что особенно актуально в условиях конфиденциальности.
Четвертая — интеграция интерпретируемости и инструментов объяснения в этапах оптимизации моделей, соответствующих требованиям регуляторов.
Наконец, пятая тренд — разработка систем, управляющих моделью в реальном времени с участием человека, что придаст проектам гибкость и адаптивность.
Эти пять направлений повлияют на создание автоматизированных решений, что сделает мир ИИ более доступным.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена