AutoML

Що таке AutoML?

Автоматизоване машинне навчання пов'язане з виробництвом рішень машинного навчання для фахівців з аналізу даних без необхідності проводити глибокі дослідження зібраних даних, ідентифікацію моделей та гіперпараметрів моделей.

Крім того, фреймворки AutoML допомагають аналітикам даних:

• Візуалізація даних
• Розуміння моделі
• Реалізація моделі

Вважається, що AutoML - це вибір методу, налаштування гіперпараметрів моделі, повторне моделювання та оцінка моделі.

• Він полягає в тому, щоб полегшити роботу з машинного навчання, щоб використовувати менше коду та уникати ручного гіперналаштування.

Основною технологією AutoML є гіперпараметричний пошук, який використовується для підготовки елементів і вибору типу моделі, а також оптимізації їхніх гіперпараметрів. Існує кілька типів алгоритмів оптимізації, починаючи від рандомізованого та сіткового пошуку і закінчуючи генетичними та байєсівськими алгоритмами.

Сучасні фреймворки для автоматизації машинного навчання також використовують їхні знання для підвищення швидкості.

AutoML не може замінити навички data scientist'а та дизайн проекту, але він заохочує його тримати стратегічну дистанцію від механічних зусиль, пов'язаних з побудовою моделей.

Важливість AutoML

AutoML має велике значення, оскільки є переломним моментом у розвитку ML та AI. Обидва напрямки критикують за те, що вони є "чорними скриньками", а це означає, що алгоритми машинного навчання важко піддаються реінжинірингу. Хоча вони підвищують ефективність і обчислювальну потужність для створення результатів, відстежити, як алгоритм забезпечив цей результат, може бути складно. Як наслідок, вибір оптимальної моделі для конкретної проблеми стає більш складним, оскільки передбачити результат може бути важко, якщо система є "чорною скринькою".

Роблячи машинне навчання більш доступним, AutoML сприяє тому, що цей процес стає менш схожим на чорний ящик. Застосування алгоритму до реальних умов є частиною процесу машинного навчання, який автоматизовано за допомогою цієї процедури. Людині, яка виконує цю роботу, потрібно зрозуміти внутрішню логіку алгоритму, а також те, як він пов'язаний з реальними обставинами. Він вивчає навчання і вибирає те, що може зайняти занадто багато часу або потребувати занадто багато ресурсів для ефективної роботи в масштабі.

AutoML дозволив точно налаштувати наскрізний процес ML або автоматизований конвеєр машинного навчання за допомогою метанавчання.

Переваги та недоліки AutoML

Нижче наведено основні переваги методів AutoML:

• Продуктивність- Прискорює та оптимізує процес ML, а також скорочує період навчання моделей ML.
• Зменшення витрат- Виділяючи менше коштів на підтримку швидшого та ефективнішого процесу машинного навчання, компанія може заощадити гроші.
• Ефективність- Методи AutoML також ефективніші за моделі, написані вручну, з точки зору продуктивності.
• Прозорість- Спрощений підхід допомагає компаніям заощаджувати кошти на навчанні співробітників або найманні експертів. Це також робить ML прийнятним варіантом для широкого спектру підприємств.

Нижче наведено основні недоліки AutoML:

• Людські знання неможливо замінити- Спокуса розглядати AutoML як замінник людського розуміння є головною перешкодою. AutoML, як і більшість автоматизованих процесів навчання та аналізу даних, призначена для швидкого і точного виконання рутинної роботи, дозволяючи людям зосередитися на більш складних або унікальних видах діяльності. Моніторинг, аналіз і виявлення проблем - це рутинні операції, які можна автоматизувати, щоб пришвидшити їх виконання. Людина повинна продовжувати брати участь в оцінюванні та нагляді за моделлю, але не в процесі ML крок за кроком. AutoML має допомагати аналітикам даних та працівникам, а не замінювати їх.

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