Os desenvolvedores de aprendizado de máquina (ML) enfrentam muitos desafios ao trabalhar em projetos de ML completos. Um fluxo de trabalho típico envolve tarefas repetitivas e demoradas, como limpeza de dados, engenharia de recursos, ajuste de modelos e, finalmente, envio dos modelos para produção. Embora estas etapas sejam importantes para a construção de modelos precisos e robustos, muitas vezes tornam-se um gargalo para a inovação. A carga de trabalho está repleta de tarefas mundanas e manuais que ocupam horas preciosas do foco na modelagem avançada ou no refinamento das principais soluções de negócios. Isto criou a necessidade de soluções que possam não apenas automatizar esses processos complexos, mas também otimizar todo o fluxo de trabalho para maior eficiência.
Apresentando NEO: revolucionando a automação de ML
Conheça um ao outro NEO: Um sistema multiagente que revoluciona a forma como o aprendizado de máquina funciona. NEO está aqui para mudar a forma como os desenvolvedores de ML trabalham, trabalhando como um desenvolvedor de ML totalmente independente. Desenvolvido para eliminar o trabalho pesado e melhorar a produtividade, o NEO automatiza todo o processo de ML, incluindo engenharia de dados, seleção de modelo, ajuste de hiperparâmetros e implantação. É como ter um assistente incansável que permite aos desenvolvedores se concentrarem na solução de problemas de alto nível, na construção de valor comercial e na expansão dos limites do que o ML pode fazer. Utilizando os mais recentes avanços em lógica multipasso e orquestração de memória, o NEO fornece uma solução que não apenas reduz o esforço manual, mas também melhora a qualidade da saída.
Detalhes técnicos e principais benefícios
NEO é construído em uma arquitetura multiagente que usa a colaboração entre vários agentes especializados para lidar com diferentes partes do pipeline de ML. Com sua capacidade de raciocínio em várias etapas, o NEO pode lidar de forma independente com processamento de dados, extração de recursos e treinamento de modelo enquanto seleciona os algoritmos e hiperparâmetros mais apropriados. A orquestração de memória permite que o NEO aprenda com operações anteriores e use essa experiência para melhorar o desempenho ao longo do tempo. Seu desempenho foi testado em 50 competições Kaggle, onde o NEO venceu 26% delas. Para colocar isso em perspectiva, o programa O1 moderno anterior da OpenAI com andaimes AIDE teve uma taxa de sucesso de 16,9%. Este salto significativo nos resultados de benchmark demonstra a capacidade da NEO de enfrentar desafios complexos de ML com maior eficiência e eficácia.
O efeito NEO: por que é importante
Este sucesso é mais do que apenas desenvolvimento de produtos; representa uma grande mudança na forma como os projetos de aprendizado de máquina são tratados. Ao automatizar fluxos de trabalho comuns, o NEO capacita os desenvolvedores de ML a se concentrarem na inovação, em vez de ficarem atolados em tarefas repetitivas. A plataforma traz recursos de ML de classe mundial ao alcance de todos, democratizando a capacidade de atingir o nível profissional. Essa capacidade de resolver problemas complexos de ML de forma independente ajuda a preencher a lacuna entre os níveis de especialistas e permite mudanças rápidas no projeto. Os resultados dos benchmarks Kaggle confirmam que o NEO pode igualar e até superar especialistas humanos em certos aspectos dos fluxos de trabalho de ML, qualificando-o como um Kaggle Grandmaster. Isso significa que o NEO pode levar o tipo de tecnologia de aprendizado de máquina normalmente associado a cientistas de dados de alto nível diretamente para empresas e equipes de desenvolvimento, proporcionando melhorias significativas na eficiência geral e nas taxas de sucesso.
A conclusão
Concluindo, NEO representa a próxima fronteira em aprendizado de máquina. Ao cuidar das partes tediosas e repetitivas do fluxo de trabalho, os desenvolvedores economizam milhares de horas que, de outra forma, poderiam ser gastas em tarefas manuais. O uso de sistemas multiagentes e orquestração avançada na memória tornam-no uma ferramenta poderosa para melhorar a produtividade e ampliar os limites dos recursos de ML.
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Asif Razzaq é o CEO da Marktechpost Media Inc. Como empresário e engenheiro visionário, Asif está empenhado em aproveitar o poder da Inteligência Artificial em benefício da sociedade. Seu mais recente empreendimento é o lançamento da Plataforma de Mídia de Inteligência Artificial, Marktechpost, que se destaca por sua ampla cobertura de histórias de aprendizado de máquina e aprendizado profundo que parecem tecnicamente sólidas e facilmente compreendidas por um amplo público. A plataforma possui mais de 2 milhões de visualizações mensais, o que mostra sua popularidade entre o público.
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