Что такое AutoML в машинном обучении?
Машинное обучение - самая популярная технология в настоящее время !!! В настоящее время он используется почти во всех мыслимых областях, что безгранично увеличивает его важность. Но что делать тем, кто не разбирается в машинном обучении? Вот где приходит автоматическое машинное обучение или AutoML!
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) в основном включает автоматизацию сквозного процесса применения машинного обучения к реальным проблемам, которые действительно актуальны в отрасли. В последние годы было замечено, а также снова и снова доказано, что машинное обучение или машинное обучение - это ключ к будущему. Понятно, что это перспективная технология, которая позволяет использовать различные направления исследований, анализа и внедрения .
Однако использование этой обширной и мощной технологии ограничено числом специалистов по обработке данных, энтузиастов и исследователей машинного обучения, число которых невелико, и их число медленно растет. Чтобы восполнить этот пробел, появилась теория или концепция автоматизированного машинного обучения. Специалист по данным должен применять соответствующие методы предварительной обработки данных, проектирования параметров, извлечения параметров и выбора параметров, которые делают набор данных готовым для вывода и, следовательно, для анализа данных. После этих шагов предварительной обработки необходимо соответствующим образом выбрать алгоритм и выполнить оптимизацию гиперпараметров, чтобы максимизировать прогностическую эффективность их окончательной модели машинного обучения. Поскольку многие из этих шагов могут быть выполнены только экспертами по машинному обучению, AutoML был предложен как основанное на искусственном интеллекте решение проблемы простого применения машинного обучения без особых знаний. Один из ведущих технологических гигантов Google выпустил Cloud AutoML для создания пользовательских моделей машинного обучения, ориентированных на бизнес.
Важно, чтобы эта область автоматизированного машинного обучения была изучена, и в нее было включено больше сообществ, поскольку это область первостепенной важности и область неиспользованного потенциала. Одним из таких проектов с открытым исходным кодом является AutoKeras, который выполняет или используется для поиска нейронной архитектуры. AutoKeras - это программная библиотека с открытым исходным кодом, которая используется для автоматизированного машинного обучения (AutoML). Он разработан DATA Lab в Техасском университете A&M и участниками сообщества. AutoKeras помогает в достижении конечной цели AutoML, которая заключается в предоставлении бесплатных инструментов глубокого обучения экспертам в предметной области, имеющим только базовый опыт машинного обучения или науки о данных.
Таким образом, из этой статьи мы можем сделать вывод, что AutoML, возможно, новая область, однако она имеет безграничные возможности и может даже стать совершенно новой областью машинного обучения в будущем.