IBM為資料科學平臺加入自動化AI開發流程

IBM為資料科學應用開發工具Watson Studio，加入一系列人工智慧的自動化功能AutoAI，要幫資料科學家解決建置人工智慧應用的過程，所會遇到的瑣事，包括資料處理與預處理等工作，使其能專注在機器學習模型的設計和部署上。

現在資料科學家可以在IBM Cloud上的Watson Studio，使用到這項人工智慧自動化工具。AutoAI能夠自動執行資料準備以及預處理，像是模型開發和特徵工程等工作，其超參數的最佳化功能，可以協助資料科學家建立機器學習模型，並內建梯度提升樹（Gradient Boosted Tree）等一系列適用於企業資料科學的模型類別，能幫助擴展機器學習實驗與部署過程。

另外，AutoAI也支援IBM的神經網路合成（IBM Neural Networks Synthesis，NeuNetS）技術，IBM在2018年發布在NeuNetS預覽，並在今年進入公開測試的階段，NeuNetS能夠自動合成自定義的神經網路，目的同樣是用來加速深度學習網路模型的開發，NeuNetS讓用戶可以選擇為模型進行速度或是精確度上的最佳化，並即時的監看模型建置和訓練。

IBM資料與人工智慧總經理Rob Thomas表示，資料基礎設施的複雜性，對技術資源稀缺的開發人員來說，可能是決定性的障礙，而Watson Studio現在提供的自動化功能，可以讓人工智慧應用程式的開發過程更加順暢，幫助使用者更快地建置機器學習模型以及進行實驗。AutoAI以及Watson機器學習功能可以關聯使用，以降低人工智慧周期中的各階段的障礙。