Škola s nadhledem a automatizované strojové učení (AutoML) se setkávají v jednom textu, který propojuje inovace ve vzdělávání a moderní nástroje pro datovou analýzu. Tématem je, jak jednotlivé autodíly na učení mohou dohromady tvořit plnou a personalizovanou výuku, která respektuje současné trendy technologií, environmentální odpovědnost a spolupráci mezi školami, firmami a univerzitami.
Škola s nadhledem: bezplatný prístup k interaktivním cvičením
Škola s nadhledem vznikla jako iniciativa Nakladatelství Fraus, které chce jejím prostřednictvím pomáhat dětem v rozvoji jejich znalostí, ale tak nějak s nadhledem. Každé dítě, bez ohledu na to, zda ve škole právě používá nebo nepoužívá učebnice FRAUS, zde má možnost zdarma procvičovat témata podle vlastního výběru. Rozšiřující materiály k hybridním pracovním sešitům Click with Friends můžete mít k dispozici ihned ve svém počítači, tabletu nebo mobilu. Stačí jen zadat unikátní kód a vybrat si z obrovského množství univerzálních cvičení s okamžitou zpětnou vazbou. Chcete zažít výhody moderního světa vzdělávání? Hybridní učebnice jsou to pravé! Zadejte číselný kód na Školu s nadhledem nebo naskenujte QR a nechte se inspirovat zajímavými videy, schématy nebo procvičujte online. Škola s nadhledem je skvělé zpestření při přípravě do školy.
Využívali jsme s dětmi velmi rádi procvičování o přírodě, o člověku a dějinách pro žáky 1. stupně. Prostředí Školy s nadhledem je přehledné a děti zaujme.
Automatizované strojové učení (AutoML) a vzdělávání
Automatizované strojové učení, označované také jako AutoML, automatizuje časově náročné a iterativní úlohy vývoje modelů strojového učení. Díky AutoML můžou datoví vědci, analytici a vývojáři vytvářet modely ve velkém měřítku s efektivitou a produktivitou a zároveň udržovat kvalitu modelu. Pro zákazníky se zkušenostmi s kódem nainstalujte sadu Azure Machine Learning Python SDK. Během trénování azure Machine Learning vytvoří paralelně mnoho kanálů, které za vás vyzkouší různé algoritmy a parametry. Služba iteruje prostřednictvím algoritmů ML spárovaných s výběry funkcí. Každá iterace vytvoří model s trénovacím skóre. Lepší skóre metriky, kterou chcete optimalizovat, tím lépe model odpovídá vašim datům.
Zvolte prostředí s kódem nebo webové prostředí bez kódu: Uživatelé, kteří dávají přednost prostředí založenému na kódu, můžou používat azure Machine Learning SDKv2 nebo Azure Machine Learning CLIv2. Můžete také zkontrolovat informace o protokolované úloze, které obsahují metriky shromážděné během úlohy. Použijte automatizované strojové učení, pokud chcete, aby služba Azure Machine Learning použila zadanou cílovou metrikou k trénování a ladění modelu pro vás.
Klasifikace a regresní úlohy
Klasifikace je typ učení pod dohledem, ve kterém se modely učí používat trénovací data a aplikovat je na nová data. Azure Machine Learning nabízí extrakci příznaků speciálně pro tyto úlohy, například nástroje pro extrakci příznaků s využitím hluboké neurální sítě pro účely klasifikace. Hlavním cílem klasifikačních modelů je předpovědět kategorie nových dat na základě učení z trénovacích dat. Podobně jako klasifikace jsou regresní úlohy také běžným úkolem učení pod dohledem. Azure Machine Learning nabízí funkcionalizaci specifickou pro regresní problémy. Přečtěte si další informace o možnostech featurizace. Liší se od klasifikace, kde predikované výstupní hodnoty jsou kategorické, regresní modely predikují číselné výstupní hodnoty na základě nezávislých prediktorů. Cílem regrese je pomoct stanovit vztah mezi proměnnými těchto nezávislých ukazatelů tím, že odhaduje, jak se jednotlivé proměnné ovlivňují.
Prognózy a časové řady v AutoML
Vytváření prognóz je nedílnou součástí každé firmy, ať už se jedná o prognózy výnosů, inventáře, prodejů nebo poptávky zákazníků. Pomocí automatizovaného strojového učení můžete kombinovat techniky a přístupy a získat doporučenou vysoce kvalitní prognózu časových řad. Experiment automatizované časové řady považuje problém za problém s vícevariátními regresními potížemi. Hodnoty minulých časových řad jsou „přetransformované“, aby se staly více dimenzemi regresoru spolu s dalšími prediktory. Tento přístup, na rozdíl od klasických metod časových řad, má výhodu přirozeného začlenění více kontextových proměnných a jejich vztahu k sobě během trénování.
Featurizace a prostředí AutoML
Automatizované strojové učení se učí jeden, ale často interně rozvětvený model pro všechny položky v datové sadě a horizontech předpovědí. Modely AutoML pro úlohy zpracování obrazu můžete vytvářet pomocí sady Azure Machine Learning Python SDK. Podpora úloh zpracování přirozeného jazyka (NLP) v AutoML umožňuje snadno generovat modely natrénované na textových datech pro klasifikaci textu a scénáře rozpoznávání pojmenovaných entit. Automatizované modely NLP pro strojové učení můžete vytvářet prostřednictvím sady Azure Machine Learning Python SDK. Pomocí AutoML poskytnete trénovací data a určíte typ ověření modelu. AutoML provádí ověření modelu jako součást trénování a může použít testovací data k vyhodnocení konečného modelu.
Featurizace a modelování
Featurizace zahrnuje přípravu a zpracování charakteristik dat, včetně normalizace, zpracování chybějících dat a převodu textu na číselné hodnoty. V Azure ML pomáhají techniky škálování a normalizace s inženýrstvím vlastností. Python SDK umožňuje určit featurizaci v objektu úlohy AutoML. Automatizované kroky featurizace se stanou součástí základního modelu. Pokročilé techniky zahrnují i stacking a výběr modelů, které mohou vynést lepší výsledky než jednotlivé modely.
Kooperace mezi školami a automobilovým průmyslem
Novinky a spolupráce mezi akademickými institucemi a průmyslem se rozvíjí rychlým tempem. Příkladem je UNI.Space na českých univerzitách, který podporuje technické laboratoře, expozice elektromobility a sdílená pracoviště pro studenty. Společnost ŠKODA AUTO spolupracuje s akademickou sférou prostřednictvím projektů, stáží a odborné konzultace závěrečných prací. Vznikají zázemí pro studenty na vysokých školách a sdílené laboratoře pro analýzu dat a strojové učení. Tato spolupráce zvyšuje připravenost studentů na pracovní trh a zavádí moderní technologie do výuky.
R2 Learn AutoML Product Video
Praktické využití ve výuce a podnikové praxi
- Integrace šablon a cvičení z Školy s nadhledem do každodenní výuky bez ohledu na používané učebnice.
- Implementace AutoML pro personalizované učení a rychlou zpětnou vazbu studentů.
- Vzdělávání pedagogů v oblasti featurizace, evaluace modelů a interpretace výstupů ML.
- Spolupráce se studenty na projektech z praxe automobilového průmyslu (driving by wire, elektromobilita, 4.0 technologie).
Rychlá orientace: klíčové poznatky
- AutoML zjednodušuje vývoj modelů a umožňuje škálovatelné nasazení v edukaci i v praxi.
- Featurizace a validace jsou klíčové pro kvalitu prognóz a klasifikací.
- Spolupráce s akademickými institucemi a průmyslem posiluje připravenost studentů na moderní pracovní svět.
- Průmyslové projekty a laboratoře (UNI.Space, AIM.Lab, UNI.Lab) ukazují cestu k praktickému využití dat a AI v reálném prostředí.
tags: #jednotlive #autodily #na #uceni