MLZero: A multi-agent system for automated end-to-end machine learning solutions
MLZero: Система Мультиагентов для Автоматизации ML Текст представляет собой выдержки из исследовательской работы, посвященной MLZero, новой мультиагентной системе, предназначенной для полностью автоматизированного (end-to-end) решения задач машинного обучения (ML) с нулевым участием человека, особенно в мультимодальных сценариях. Система MLZero преодолевает ограничения традиционных систем автоматизированного машинного обучения (AutoML) благодаря четырем ключевым модулям: Восприятие (Perception) для анализа необработанных данных, Семантическая Память (Semantic Memory) для хранения знаний о библиотеках ML, Эпизодическая Память (Episodic Memory) для отслеживания ошибок и их исправления, и Итеративное Кодирование (Iterative Coding). В работе также обсуждаются результаты обширных абляционных исследований и сравнительных экспериментов, демонстрирующих, что MLZero достигает более высокой эффективности и надёжности (успешность 92,0%) по сравнению с конкурирующими LLM-агентами на новом мультимодальном бенчмарке. #amazon документ - https://www.amazon.science/publications/mlzero-a-multi-agent-system-for-automated-end-to-end-machine-learning-solutions подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
MLZero: Система Мультиагентов для Автоматизации ML Текст представляет собой выдержки из исследовательской работы, посвященной MLZero, новой мультиагентной системе, предназначенной для полностью автоматизированного (end-to-end) решения задач машинного обучения (ML) с нулевым участием человека, особенно в мультимодальных сценариях. Система MLZero преодолевает ограничения традиционных систем автоматизированного машинного обучения (AutoML) благодаря четырем ключевым модулям: Восприятие (Perception) для анализа необработанных данных, Семантическая Память (Semantic Memory) для хранения знаний о библиотеках ML, Эпизодическая Память (Episodic Memory) для отслеживания ошибок и их исправления, и Итеративное Кодирование (Iterative Coding). В работе также обсуждаются результаты обширных абляционных исследований и сравнительных экспериментов, демонстрирующих, что MLZero достигает более высокой эффективности и надёжности (успешность 92,0%) по сравнению с конкурирующими LLM-агентами на новом мультимодальном бенчмарке. #amazon документ - https://www.amazon.science/publications/mlzero-a-multi-agent-system-for-automated-end-to-end-machine-learning-solutions подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM