В последние годы облачные вычисления значительно активизировали использование технологий машинного обучения, предоставляя новые возможности для их масштабируемости и доступности. Особую роль в этом процессе играет парадигма AutoML, позволяющая пользователям без глубоких знаний в области алгоритмов машинного обучения эффективно обучать и развивать модели в облаке.
В статье рассматриваются пять прорывных технологий AutoML, которые ожидаются к 2026 году. Во-первых, это интеграция генеративных ИИ в AutoML, позволяющая автоматизировать подготовку данных и создание наборов данных. Во-вторых, AutoML 3.0 объединяет адаптивные модели, учитывающие специфику доменов, что значительно упрощает процесс соответствия требованиям.
Третьим значимым направлением является федеративное обучение, позволяющее работать с локальными данными без их централизации. Четвертое направление связано с интеграцией интерпретируемости и справедливости в AutoML-системы. Наконец, системы, предполагающие взаимодействие человека и машины в реальном времени, предоставят еще больший контроль над процессами оптимизации моделей.
Эти тренды формируют будущее автоматизированного создания моделей машинного обучения и делают технологии более доступными для широкой аудитории.
*компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена