🚀 بررسی تخصصی AutoML؛ خودکارسازی یادگیری ماشین 🤖

🔍 منظور ازAutoML چیست؟
(یادگیری ماشین خودکار) مجموعه‌ای از ابزارها و تکنیک‌هاست که فرایند ساخت مدل‌های یادگیری ماشین را از ابتدا تا پایان به‌صورت خودکار انجام می‌دهد؛ از پیش‌پردازش داده‌ها و انتخاب ویژگی‌ها گرفته تا انتخاب مدل، تنظیم هایپرپارامترها و حتی پیاده‌سازی مدل نهایی.

💡 چرا AutoML اهمیت دارد؟
- کاهش نیاز به تخصص عمیق در ML
- صرفه‌جویی در زمان توسعه مدل
- کشف بهترین مدل‌ها و معماری‌ها
- بهبود دقت و عملکرد مدل در پروژه‌های واقعی

🔧 کاربردهای اصلی:
- شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های پیچیده
- خودکارسازی تحلیل داده‌ها در کسب‌وکارها
- استفاده در تحقیقات پزشکی، مالی و صنعتی
- تسهیل پردازش سری‌های زمانی، تصاویر و داده‌های متنی

🔥 محبوب‌ترین ابزارهای AutoML:
- Google AutoML
- AutoKeras
- H2O AutoML
- Microsoft Azure AutoML
- Auto-sklearn

🔬 مزایا و چالش‌ها:
✔️ مزایا: سرعت بالا، دقت مناسب، حذف حدس و خطا
⚠️ چالش‌ها: تفسیرپذیری پایین، نیاز به منابع محاسباتی بیشتر، محدودیت در پیکربندی دستی

✨ جمع‌بندی:
AutoML آینده علم داده را متحول کرده و یادگیری ماشین را برای همه قابل‌دسترسی‌تر می‌کند. اگر هنوز با این ابزارها کار نکردی، همین امروز شروع کن!

#AutoML #یادگیری_ماشین #هوش_مصنوعی #علم_داده

@rss_ai_ir

🤖 ایجنت جدید گوگل با نام MLE-STAR، دنیای مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین را متحول کرده است
@rss_ai_ir

⛓️ بدون نیاز به حتی یک خط کدنویسی دستی، این سیستم می‌تواند به‌صورت خودکار مدل بسازد، آموزش دهد، تست کند و بهینه‌سازی انجام دهد. عملکرد آن در رقابت‌های واقعی پلتفرم Kaggle بی‌سابقه بوده است.

📈 ترکیب MLE-STAR با Gemini-2.5-Pro توانسته در ۶۳٪ رقابت‌ها مدال بگیرد و در بیش از ۸۰٪ موارد، عملکردی بالاتر از میانه رقبا داشته باشد. این نتایج نسبت به روش‌هایی مانند GPT-4o یا نسخه‌های دیگر به‌مراتب بهتر بوده‌اند.

🔍 مدل‌های جدید مانند EfficientNet یا ViT به‌صورت خودکار از طریق جست‌وجوی وب انتخاب می‌شوند؛ دیگر خبری از استفاده از مدل‌های قدیمی و ایستا نیست.

🛡 سه ماژول ایمنی درون‌ساخت برای جلوگیری از اشتباهات رایج مانند نشت داده، خطاهای کدنویسی یا توهمات مدل تعبیه شده‌اند تا نتیجه‌ای پایدار، دقیق و ایمن حاصل شود.

🧠 تمرکز این ایجنت به‌جای آزمون‌و‌خطای کور، روی انتخاب‌های هوشمند، ترکیب مدل‌ها و اصلاح دقیق کدهاست. این یعنی هوش مصنوعی در حال نوشتن هوش مصنوعی است.

🛠 دسترسی کامل به کد این سیستم از طریق ابزار ADK برای توسعه‌دهندگان فراهم شده و به‌صورت متن‌باز قابل استفاده است.

#هوش_مصنوعی #گوگل #MLESTAR #AutoML #AIagents #یادگیری_ماشین #خودکارسازی #AI4Industry #Kaggle #MachineLearning #OpenSource #مهندسی_هوش_مصنوعی #گوگل_جمینی
@rss_ai_ir

🚀 تحقیقات جدید Google Research: جهش بزرگ در تولید خودکار کد علمی در سطح کارشناسان

ایده ساده و در عین حال قدرتمند است: ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) + الگوریتم جستجوی درختی و تبدیل فرآیند نوشتن نرم‌افزار علمی به یک جستجوی هدایت‌شده.

🔧 روند کار:
مدل بارها کد را می‌نویسد، در محیط ایزوله (sandbox) اجرا می‌کند، کیفیت خروجی (مثلاً دقت پیش‌بینی یا کیفیت ادغام داده‌ها) به‌صورت عددی ارزیابی می‌شود و درخت جستجو بهترین شاخه‌ها را نگه می‌دارد و موارد ضعیف را حذف می‌کند.

🔑 نتایج کلیدی:

رسیدن به سطح کارشناسان و برتری نسبت به روش‌های مرجع در حوزه‌های مختلف: زیست‌شناسی، اپیدمیولوژی، ژئوانالیز، علوم اعصاب، سری‌های زمانی و روش‌های عددی.

سرعت چشمگیر: کمتر از ۲ ساعت روی یک کارت T4 در مقابل ۳۶ ساعت روی ۱۶ کارت A100.

در زیست‌اطلاعاتی (Bioinformatics): ۴۰ روش جدید برای تحلیل داده‌های تک‌سلولی ایجاد شد که از بهترین الگوریتم‌های انسانی بهتر عمل کردند.

در اپیدمیولوژی: ۱۴ مدل جدید طراحی شد که رکورد پیش‌بینی بستری‌های COVID-19 را شکستند.


📌 جمع‌بندی: به محض اینکه یک مسئله علمی به‌صورت یک معیار ساده (متریک) فرمول‌بندی شود، ترکیب LLM + جستجوی درختی می‌تواند به‌طور خودکار کد علمی تولید و بهبود دهد و به سطح بهترین متخصصان برسد.

🟢 ریپوی پروژه: GitHub
🟢 مقاله: arXiv

@rss_ai_ir

#AI #ML #GoogleResearch #ScientificComputing #LLM #AutoML #ResearchTools