Kas ir automatizētā mašīnmācīšanās (AutoML): rokasgrāmata

0
Kas ir automatizētā mašīnmācīšanās (AutoML): rokasgrāmata

Kas ir automatizētā mašīnmācīšanās (AutoML): rokasgrāmata

Mašīnmācīšanās ir process, kurā datori mācās mācīties no datiem. Tā ir mākslīgā intelekta (AI) apakškopa. Kā norāda nosaukums, automatizētā mašīnmācība (AutoML) ir viens no veidiem, kā automatizēt visu procesu mašīnmācīšanās pielietošanai reālās pasaules problēmām. Šajā ierakstā mēs uzzināsim par AutoML pamatiem, par to, kā tā izmantošana strauji attīstās biznesa pasaulē, par tā priekšrocībām un dažām problēmām, kas saistītas ar tās izmantošanu.

Satura rādītājs:

  1. Kas ir AutoML?
  2. Ieguvumi
  3. Dažādas AutoML metodes
  4. Kā lietot AutoML
  5. Plusi un mīnusi
  6. Kur to var izmantot

Ievads automatizētajā mašīnmācībā

Šajā procesā tiek izmantoti algoritmi, lai automātiski atlasītu un optimizētu mašīnmācīšanās modeļus. To var izmantot, lai automātiski atlasītu algoritmus, iepriekš apstrādātu datus un pielāgotu hiperparametrus. AutoML var izmantot, lai paātrinātu mašīnmācīšanās procesu, samazinot vajadzību pēc manuālas iejaukšanās. Tas var arī uzlabot mašīnmācīšanās modeļu precizitāti, automātiski atlasot labākos algoritmus un hiperparametrus.

Mašīnmācīšanās platformas un bibliotēkas atvieglo katru mašīnmācīšanās procesa posmu, sākot no neapstrādātu datu kopu apstrādes līdz praktiska mašīnmācīšanās modeļa izveidei. Tradicionālais mašīnmācīšanās process ietver modeļu izstrādi ar rokām un katras darbības veikšanu atsevišķi.

Ko dara AutoML? Kāpēc AutoML ir svarīgs?

Lai atrisinātu reālas biznesa problēmas, izmantojot tradicionālo mašīnmācību, ir nepieciešams daudz laika un resursu. Ne tikai tas, ka ir nepieciešami eksperti no vairākām disciplīnām. Automatizētā mašīnmācība ļauj lietotājiem vieglāk izveidot un izvietot mašīnmācīšanās modeļus reālajā pasaulē, sistemātiski apstrādājot neapstrādātus datus un izvēloties modeļus, kas iegūst visatbilstošāko informāciju.

Automatizētās mašīnmācīšanās priekšrocības

Automatizētā mašīnmācīšanās ir AI joma, kas koncentrējas uz tādu algoritmu izveidi, kas var automātiski izveidot un optimizēt mašīnmācīšanās modeļus. To var izmantot, lai optimizētu dažādus mašīnmācīšanās modeļus, tostarp, bet ne tikai, regresiju, klasifikāciju un klasterizāciju. Šie algoritmi spēj automātiski atlasīt vislabāko mašīnmācīšanās algoritmu konkrētai datu kopai un uzdevumam, kā arī var automātiski optimizēt izvēlētā algoritma hiperparametrus.

  1. Paātrināt mašīnmācīšanās procesu: automatizēta mašīnmācīšanās var paātrināt ML procesu, samazinot vajadzību pēc manuālas iejaukšanās.
  2. Uzlabojiet mašīnmācīšanās modeļu precizitāti: automatizēta mašīnmācīšanās var uzlabot mašīnmācīšanās modeļu precizitāti, automātiski atlasot labākos algoritmus un hiperparametrus.
  3. Samaziniet vajadzību pēc cilvēka ieguldījuma: tas samazina arī vajadzību pēc cilvēka ieguldījuma, automatizējot visu mašīnmācības pielietošanas procesu reālās pasaules problēmām.
  4. Uzlabojiet datu kvalitāti: automatizēta mašīnmācīšanās var uzlabot datu kvalitāti, iepriekš apstrādājot datus un automātiski atlasot labākos algoritmus un hiperparametrus.
  5. Samaziniet kļūdu risku: automatizēta mašīnmācīšanās var samazināt kļūdu risku, automatizējot mašīnmācīšanās modeļu atlases un optimizēšanas procesu.
  6. Samaziniet laiku, kas nepieciešams mašīnmācīšanās modeļa izstrādei: tehnoloģija var samazināt laiku, kas nepieciešams mašīnmācīšanās modeļa izstrādei, automatizējot mašīnmācīšanās modeļu atlases un optimizēšanas procesu.

Dažādas automatizētās mašīnmācīšanās metodes

Pastāv trīs galvenie automatizētās mašīnmācīšanās veidi:

  1. Modeļa iepriekšēja apmācība
  2. Modeļu tūnings un
  3. Modeļu paaudze.

Modeļa iepriekšēja apmācība: ir process, kurā tiek automātiski atlasīts un apmācīts mašīnmācīšanās modelis, izmantojot iepriekš apstrādātus datus. Modeļa iepriekšēju apmācību var izmantot, lai automātiski atlasītu vislabāko mašīnmācīšanās algoritmu konkrētai datu kopai un uzdevumam, kā arī automātiski optimizētu izvēlētā algoritma hiperparametrus.
Modeļa regulēšana: šis ir process, kurā automātiski tiek pielāgoti mašīnmācīšanās modeļa parametri, lai optimizētu tā veiktspēju. Modeļa regulēšanu var izmantot, lai automātiski atlasītu labāko mašīnmācīšanās algoritmu konkrētai datu kopai un uzdevumam, kā arī automātiski optimizētu izvēlētā algoritma hiperparametrus.

Modeļa ģenerēšana: šajā procesā var izveidot mašīnmācīšanās modeli no jauna. Modeļa ģenerēšanu var izmantot, lai automātiski atlasītu labāko mašīnmācīšanās algoritmu konkrētai datu kopai un uzdevumam, kā arī automātiski optimizētu izvēlētā algoritma hiperparametrus.

Kā lietot AutoML

AutoML automātiski izvēlas un konkrētam uzdevumam izmanto mašīnmācīšanās algoritmu. Lai to paveiktu, tiek izmantoti divi jēdzieni:

Automatizēta neironu tīkla projektēšana, izmantojot neironu arhitektūras meklēšanu. Tas atvieglo jaunu arhitektūru atklāšanu ar AutoML modeļiem problēmām, kurām tās ir nepieciešamas.

Iepriekš apmācīti modeļi izmanto savas zināšanas jaunām datu kopām, izmantojot pārsūtīšanas mācības. Izmantojot pārsūtīšanas apmācību, AutoML var pielāgot esošās arhitektūras jaunu problēmu risināšanai.

Pēc tam lietotāji ar minimālām mašīnmācības un padziļinātām mācīšanās zināšanām var saskarties ar modeļiem, izmantojot salīdzinoši vienkāršu kodēšanas valodu, piemēram, Python.

Automatizēto mašīnmācīšanos var izmantot dažādiem uzdevumiem, tostarp klasifikācijai, regresijai un prognozēšanai.

AutoML: plusi un mīnusi

Automātiskā mašīnmācība (AutoML) ir strauji augoša mākslīgā intelekta (AI) joma, kas automatizē mašīnmācīšanās modeļu veidošanas, regulēšanas un izvietošanas procesu. AutoML spēj demokratizēt mašīnmācīšanos, padarot to pieejamu nespeciālistiem. Tomēr jāņem vērā arī daži iespējamie trūkumi.

Plusi:

  1. Tas ir efektīvs un ietaupa laiku, jo to var izmantot, lai automātiski atlasītu un optimizētu mašīnmācīšanās modeļus.
  2. Automatizēto mašīnmācīšanos var izmantot dažādiem uzdevumiem, tostarp klasifikācijai, regresijai un prognozēšanai.
  3. Tas ir arī strukturētāks un tādējādi efektīvāks nekā ar roku kodēts modelis.

Mīnusi:

  1. Tā kā tas ir process, kurā tiek izmantoti algoritmi, lai automātiski atlasītu un optimizētu mašīnmācīšanās modeļus, sākotnēji tas var būt laikietilpīgs un darbietilpīgs.
  2. Automatizācija nozīmē iepriekš apstrādātu datu izmantošanu. Rezultātā tas var nebūt tik precīzs kā modeļi, kas izveidoti no nulles.
  3. To var izmantot, lai automātiski atlasītu labāko mašīnmācīšanās algoritmu konkrētai datu kopai un uzdevumam, taču tas ne vienmēr var optimizēt izvēlētā algoritma hiperparametrus.

Kur var izmantot AutoML Tech?

Riska novērtēšana un krāpšanas atklāšana banku un finanšu jomā, kur to var izmantot, lai uzlabotu krāpšanas atklāšanas modeļu precizitāti un precizitāti.

Kiberdrošība, kur AutoML var izmantot risku uzraudzībai un testēšanai.

Klientu atbalsts, kur to var izmantot noskaņojuma analīzei tērzēšanas robotos.

Mārketings, kur to var izmantot prognozējošai analītikai un uzlabot klientu iesaistīšanās rādītājus.

Noslēgumā: šajā ziņojumā esam apskatījuši automatizētās mašīnmācīšanās pamatus, tostarp to, kā atlasīt un optimizēt mašīnmācīšanās modeļus, kā arī sniedzam dažus padomus par to, kā maksimāli izmantot automatizētās mašīnmācīšanās iespējas.