Automated Machine Learning

AutoML - це процедура, яка автоматизує більшість інших монотонних дій, пов'язаних зі створенням моделей. Її було створено, щоб підвищити продуктивність роботи вчених, аналітиків і розробників даних, а також зробити ML більш доступним для тих, хто не має досвіду роботи з даними.

• Програмне забезпечення AutoML робить ML більш доступним для підприємств, які можуть не мати кваліфікованих фахівців з аналізу даних або машинного навчання.

Значення автоматизованого машинного навчання

• Автоматизація ML має вирішальне значення, оскільки дозволяє підприємствам значно мінімізувати кількість ресурсів, заснованих на знаннях, необхідних для навчання та застосування моделей машинного навчання. Організації з невеликими предметними знаннями, здібностями до комп'ютерних наук та математичним досвідом можуть ефективно використовувати її. Це зменшує навантаження як на окремих аналітиків даних, так і на підприємства з пошуку та утримання аналітиків даних.
• AutoML також може допомогти підприємствам підвищити точність моделі та інсайтів, усуваючи упередженість та неточності. Це відбувається тому, що AutoML створюється з використанням найкращих практик, встановлених кваліфікованими науковцями з даних. Ці моделі не залежать від компаній або програмістів, які самостійно застосовують найкращі практики.
• Автоматизація ML знижує вхідні критерії для створення моделей, дозволяючи секторам, які раніше не могли використовувати ML, зробити це. Це сприяє інноваціям і підвищує ринкову конкурентоспроможність, а отже, стимулює розвиток.

Застосування AutoML

Хоча не всі процеси та етапи машинного навчання можна автоматизувати, багато ітеративних процесів і фаз, особливо в навчанні на моделях, можуть бути автоматизовані. Ці повторювані етапи добре піддаються автоматизації.

• Предварительная обработка данных- Попередня обробка даних - це процес очищення, кодування і перевірки даних перед їх використанням. Перед виконанням процесів гіперпараметрів і оптимізації автоматизовані дії можуть виконувати базову попередню обробку даних. Цей тип автоматизації ML часто включає розпізнавання типів стовпців, числову обробку даних та управління відсутніми значеннями.
• Оптимізація гіперпараметрів - це змінні, які встановлюються перед навчанням моделі. Ці налаштування регулюють навчання моделі та впливають на кінцеву точність моделі.

Ви повинні налаштувати гіперпараметри, щоб покращити ваші моделі. Це часто досягається за допомогою пошукових алгоритмів. Цей процес можна автоматизувати. Існує кілька різних інструментів, здатних це зробити.

• Необов'язкові ознаки- Відбір ознак ML - це процес зменшення кількості змінних-предикторів, включених до моделі машинного навчання. Кількість характеристик у вашій моделі визначає, наскільки складно її навчати, інтерпретувати та запускати.

При автоматизації функціонального тестування програмується використання одного або декількох алгоритмічних підходів. Після завершення функціональних тестів обирається той, який має мінімальний рівень відмов або показник проксі.

• Вибір моделі - Вибір моделі в автоматизації машинного навчання - це процес вибору найкращої моделі для ваших додатків ML. Він визначається продуктивністю, складністю та підтримкою моделі, а також доступними вам ресурсами. Архітектура вашого автоматизованого конвеєра машинного навчання визначається процесом вибору моделі.

Вибір моделі автоматизується так само, як і гіперпараметрична оптимізація. Це пов'язано з тим, що обидва процеси по суті переслідують одну і ту ж кінцеву мету. Різниця полягає в тому, що вибір може також включати подальшу фільтрацію.

Переваги AutoML

• Ефективність - прискорює та оптимізує процес машинного навчання, а також скорочує період навчання моделей машинного навчання.
• Зниження витрат - виділяючи менше коштів на підтримку швидшої та ефективнішої автоматизації машинного навчання ШІ, компанія може заощадити гроші.
• Доступність - модифікований підхід допомагає компаніям заощаджувати кошти на найманні експертів. Машинне навчання в автоматизації тестування стає реальним варіантом для ширшого спектру підприємств.
• Методи AutoML також ефективніші за традиційні моделі кодування з точки зору продуктивності.

Недоліки AutoML

Спокуса розглядати AutoML як замінник людського мислення є головною перешкодою. AutoML, як і більшість засобів автоматизації, призначений для швидкого і точного виконання рутинної роботи, дозволяючи людям зосередитися на більш складних або унікальних видах діяльності. Моніторинг, аналіз та виявлення проблем - це рутинні операції, які можна автоматизувати, щоб пришвидшити їх виконання. Людина завжди повинна брати участь в оцінюванні та контролі моделі, але не в самому процесі машинного навчання. AutoML має допомагати аналітикам даних і працівникам, а не замінювати їх.

Інша проблема полягає в тому, що AutoML все ще перебуває на ранніх стадіях розвитку, і деякі з найпоширеніших інструментів ще не повністю створені.