9 лучших фреймворков AutoML для приложений машинного обучения

Сегодня мы предлагаем вашему вниманию 9 лучших AutoML-фреймворков. AutoML означает автоматизацию приложений машинного обучения для решения практических задач. AutoML впечатляет предприятия своим океаном возможностей.  Предприятию приходится делать очень много вещей с огромными массивами данных.

Обработка данных, выбор модели, оптимизация гиперпараметров и обучение — все это является частью процесса. Это очень трудоемкий и затратный процесс. В таком сценарии AutoML является единственным решением. Итак, сегодня мы обсудим 9 лучших AutoML-фреймворков для приложений машинного обучения.

Лучшие фреймворки для автоматизированного машинного обучения

Итак, теперь давайте рассмотрим лучшие фреймворки для автоматизированного машинного обучения. Итак, приступим.

1. ML Box

ML Box — это один из мощных автоматизированных фреймворков AutoML на основе Python. Пакет ML Box содержит три подпакета — предварительная обработка, оптимизация и прогнозирование. Предварительная обработка означает чтение и предварительную обработку данных.  ML Box может тестировать и оптимизировать широкий спектр данных. Также есть пакет для предсказания цели по тестовому набору данных.

Благодаря всем этим расширенным возможностям ML Box может обеспечить быструю обработку данных. Он предлагает высоконадежный выбор признаков и обнаружение утечек наряду с оптимизацией гиперпараметров. Уровень точности очень высок, что ставит его на первое место. Вы можете получить самые современные прогностические модели для классификации и регрессии. Кроме того, разработчики протестировали ML Box на Kaggle и получили впечатляющие результаты.

2. Auto-SKLearn

Auto-SKLearn — это пакет программ для автоматического машинного обучения, основанный на sci-kit-learn. Его уникальная особенность заключается в том, что пользователям не нужно использовать все сложные этапы машинного обучения. Вам не нужно заниматься выбором алгоритма и настройкой гиперпараметров.

Кроме того, он предлагает методы инженерии признаков, такие как One-Hot, цифровая стандартизация признаков и PCA. Он создает конвейер для использования поиска Байеса для оптимизации канала признаков. Auto-SKLearn хорошо работает со средними и малыми базами данных.

Однако он не может создать структуру глубокого обучения с большими наборами данных.  Пакет Auto-SKLearn AutoML предлагает 14 предварительно обработанных алгоритмов классификации. Точность также достаточно высока для машинного обучения. Эти качества позволяют ему оставаться в списке лучших auto ml фреймворков.

3. Tree-Based Pipeline Optimization Tool (TPOT)

TPOT стал популярным в 2018 году. В этом году GitHub включил TPOT в список 10 лучших фреймворков AutoML. С тех пор TPOT пользуется популярностью среди специалистов по автоматическому машинному обучению. Это инструмент оптимизации конвейера на основе дерева для использования общих алгоритмов.

Он позволяет пользователям оптимизировать конвейеры машинного обучения, используя свои методы классификаторов. Кроме того, он исследует множество возможных конвейеров, чтобы найти наиболее подходящий для данных. Таким образом, он может автоматизировать наиболее трудоемкую часть машинного обучения с помощью своего интеллекта. 

После поиска он выдает вам Python-код лучших конвейеров. И что самое важное, этот TPOT основан на sci-kit-learn. Поэтому вы можете воспользоваться аналогичными кодами, если вы знакомы с sci-kit-learn.    

4. H2O AutoML

Если вы ищете механизм глубокого обучения, H2O — лучшее решение для вас. H2O также способен выполнять многие задачи, требующие сложного кодирования. H2O предлагает вам статистические и ML-алгоритмы.

Используя их, вы легко справитесь с градиентными ускорителями и сложными системами обучения. Он использует свои алгоритмы для создания конвейера. Кроме того, он предоставляет методы проектирования функций и гиперпараметры модели для оптимизации.

H2O может автоматизировать большинство сложных задач, таких как проверка модели, корректировка модели, выбор модели и развертывание модели. Кроме того, он обеспечивает автоматическую визуализацию и интерпретацию машинного обучения. Благодаря этому H2O входит в список лучших AutoML-фреймворков.

5. Auto Keras

Это программная библиотека AutoML с открытым исходным кодом, разработанная DATA Lab. Она также построена на морфизме сети для повышения оптимизации. Особенно она нацелена на байесовскую оптимизацию. Эта структура может автоматически искать гиперпараметры и архитектуру. Это поможет вам в работе со сложными моделями.

Этот фреймворк для AutoML использует алгоритмы нейронной архитектуры (NAS) для проведения поиска. Это в конечном итоге устраняет необходимость в инженерах глубокого обучения. Этот фреймворк также основан на API sci-kit-learn. Однако он использует Keras для мощного поиска с помощью нейронных сетей. Это дает данному фреймворку преимущество перед другими фреймворками на базе sci-kit.

6. Google Cloud AutoML

Это система автоматического машинного обучения, запущенная компанией Google. Она также обеспечивает интегрированную мощь архитектуры нейронных сетей. Он предоставляет графический интерфейс пользователя (GUI). Он прост в использовании.

Новички могут легко работать с этим фреймворком. Он действительно полезен для специалистов по обработке данных, которые имеют ограниченные знания в области машинного обучения. Однако это платная платформа, поэтому вы можете использовать ее только для коммерческих проектов.

Стоимость зависит от времени, которое вы потратили на обучение моделей. Кроме того, плата взимается за количество отправленных изображений. В любом случае, вы можете воспользоваться этим набором инструментов автоматического ML бесплатно для исследовательских целей.

7. TransmogrifAI

Это библиотека AutoML на основе фреймворка Apache Spark. Вы можете использовать ее для структурных данных, написанных на языке Scala. Она также позволяет добиться точных прогнозов для моделей глубокого обучения. При этом она эффективно сокращает время.

Этот фреймворк поддерживает обработку данных, состоящих из миллионов строк. Кроме того, он способен работать с кластерными виртуальными машинами на Scala. С момента выхода он находится в списке лучших фреймворков AutoML.

8. SMAC

Конфигурация алгоритмов на основе последовательных моделей или SMAC — это универсальный инструмент для оптимизации параметров алгоритмов. Этот фреймворк очень эффективен для оптимизации гиперпараметров. Эта оптимизация также помогает в работе с алгоритмами машинного обучения.

Кроме того, она позволяет лучше масштабироваться на большие размерности и дискретный вход от других алгоритмов. И самое главное, она может захватывать и использовать важную информацию о области модели. Сюда входят подробности о входной переменной. Таким образом, это помогает разработчикам алгоритмов сосредоточиться на задачах, а не на настройке.

9. Amazon Lex

Фреймворк Amazon Lex предоставляет расширенные возможности глубокого обучения для ASR. ASR или автоматическое распознавание речи необходимо для преобразования речи в текст и понимания естественного языка.

Он также позволяет создавать приложения с высокой вовлеченностью пользователей. Кроме того, это позволяет использовать Amazon Alexa для всех пользователей. Это помогает им быстро и легко создавать ботов.

Заключение

Важность автоматического ML в бизнесе не вызывает сомнений. Он действительно необходим для повышения производительности бизнеса. Здесь мы рассказали о фреймворках AutoML, которые подходят для ваших бизнес-требований.

Оцените статью
cdelat.ru
Добавить комментарий