Auto-Keras und AutoML

Google bringt Neural Architecture Search, kurz NAS, auf den Markt. NAS ist im Grunde ein Algorithmus, der das optimalste neuronale Netzwerk für eine bestimmte Aufgabe für Ihren spezifischen Datensatz sucht.

Für viele Anwendungen im Bereich KI und ML waren früher spezialisierte Fähigkeiten und Kenntnisse erforderlich. Viele Unternehmen benötigen jedoch tiefe Netzwerke nur, um relativ einfache Aufgaben wie die Bildklassifizierung durchzuführen.

Hat Google also die berühmte Silberkugel hervorgebracht, die es jedem ermöglicht, die mächtige Kraft der KI zu nutzen? Nicht ganz!

Wenn Sie beispielsweise AutoML für Computer Vision verwenden möchten, kostet Sie das 20 USD pro Stunde. Und Sie haben keine Garantie, dass Sie eine bessere Genauigkeit erzielen als mit einem manuell entworfenen Netzwerk.

Daher gibt es das alternative Werkzeug AutoKeras – ein Open-Source-Paket, das in Python geschrieben ist und sehr einfach für das Deep Learning in der Keras-Bibliothek zu verwenden ist. Die Installation ist absolut einfach (pip install autokeras – in Anaconda habe ich es nicht gefunden), es ist völlig kostenlos und hat zudem offenen Code. Wenn Sie TensorFlow oder Pytorch Keras vorziehen, finden Sie am Ende des Artikels Links zu diesen Varianten.

Wie kann mir AutoKeras also helfen? Bei der Feinabstimmung von Hyperparametern wie dem Optimierungsalgorithmus (SGD, Adam usw.), der Lernrate, der Regularisierung und ähnlichem.

Dass auch AutoKeras keinen Spitzenprofi wie Rosebrock ersetzen kann, zeigt seine Studie zur Computer Vision – medizinische Bilder mit Malaria. AutoKeras benötigte 24 Stunden für komplexe Modelle. Am Ende erzielte es eine ziemlich gute Genauigkeit von 95,9%. Die manuell entworfene Variante von ResNet benötigte 54 Minuten zur Berechnung und erreichte eine Genauigkeit von 97%. Aber Vorsicht! Adrian Rosebrock ist ein Ass in der Computer Vision. Trotz seines jungen Alters hat er drei Bücher über Computer Vision geschrieben, die er zudem ständig aktualisiert :)

Ressourcen:
Einstiegsleitfaden: https://www.pyimagesearch.com/…/auto-keras-and-automl-a-ge…/
AutoKeras ist besser als AutoML: https://towardsdatascience.com/autokeras-the-killer-of-goog…
AutoKeras: https://github.com/jhfjhfj1/autokeras
TensorFlow: https://github.com/melodyguan/enas
PyTorch: https://github.com/carpedm20/ENAS-pytorch
Malaria: https://www.pyimagesearch.com/…/deep-learning-and-medical-…/