Автоматизированное машинное обучение или AutoML в настоящее время является одной из самых обсуждаемых тем среди специалистов по анализу данных. По определению, это процесс автоматизации трудоемких и итеративных задач разработки моделей машинного обучения. Он помогает data scientist’ам, аналитикам, разработчикам. Он создает модели машинного обучения с большим масштабом, эффективностью и производительностью.
Автоматизированное машинное обучение также позволяет разработчикам поддерживать качество моделей обучения. Но причина его популярности заключается в простоте использования и высокой эффективности. Итак, давайте узнаем еще несколько фактов об этом.
Когда следует использовать AutoML: Классификация, регрессия и прогнозирование
Как мы уже упоминали ранее, автоматическое машинное обучение обеспечивает простоту использования и высокую эффективность. Поэтому оно завоевало огромную популярность среди новичков в области науки о данных. Автоматизированное машинное обучение можно применять в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансовые рынки, банковское дело, маркетинг, государственный сектор, розничная торговля, спорт и производство.
Автоматизированное машинное обучение демократизирует процесс разработки машинного обучения. Кроме того, оно расширяет возможности своих пользователей. Мы обнаружили несколько конкретных примеров использования AutoML учеными, аналитиками и разработчиками данных в различных отраслях. К ним относятся:
- Использование решений ML без глубоких знаний программирования.
- Экономия времени и ресурсов.
- Обеспечить гибкое решение проблем.
- Снизить потребность в квалифицированных специалистах по работе с данными. Это поможет снизить общие затраты.
Классификация
Классификация — это распространенная задача машинного обучения и один из видов контролируемого машинного обучения. В этом случае модели обучаются на тренировочных данных. Затем эти знания применяются к новым данным.
Основная цель моделей классификации — предсказать подходящие категории для новых данных. К распространенным примерам классификации относятся идентификация мошенничества, распознавание почерка и обнаружение объектов.
Регрессия
Это также распространенная задача контролируемого обучения, как и классификация. Наряду со сходством, существуют некоторые различия между классификацией и регрессией. Регрессионные модели предсказывают числовые выходные значения на основе независимых предикторов. В то время как в случае классификации прогнозируемые выходные значения являются категориальными.
Основной целью регрессии является установление взаимосвязи между независимыми переменными-предсказателями. Это делается путем оценки влияния одной переменной на другие. Например, на цены автомобилей влияют такие характеристики, как пробег, рейтинг безопасности и т.д.
Прогнозирование временных рядов
Построение прогнозов является фундаментальной частью бизнеса. Это касается доходов, запасов, продаж или спроса клиентов. Автоматизированное машинное обучение используется для получения рекомендуемых высококачественных прогнозов временных рядов. AutoML объединяет методы и подходы для получения результата.
Подход автоматизированных экспериментов с временными рядами имеет преимущество. Он может включать в себя множество контекстуальных переменных. А затем оценить их взаимосвязь друг с другом в процессе обучения. Расширенная конфигурация прогнозирования включает:
- Обнаружение праздников.
- Обучающие модели временных рядов и DNN (Auto-ARIMA, Prophet, ForecastTCN).
- Поддержка многих моделей через группировку.
- Перекрестная валидация по скользящему принципу.
- Настраиваемые лаги.
- Агрегирование признаков по скользящему окну.
Таким образом, автоматизированное машинное обучение помогает сделать точное предсказание, классификацию и регрессию. Теперь давайте посмотрим, как это работает.
Как работает автоматизированное машинное обучение?
Во время обучения машинное обучение Azure создает несколько конвейеров. Они работают параллельно, пробуя различные алгоритмы и параметры. Сервис итерационно перебирает алгоритмы машинного обучения в паре с выборками характеристик. В результате получаются модели с баллом обучения.
Оценка определяет «пригодность» ваших данных для модели. Процесс останавливается при достижении критериев завершения, определенных в эксперименте.
С помощью Azure machine learning вы можете разработать и запустить автоматизированные эксперименты по обучению ML, выполнив следующие шаги:
- Определите решаемую ML-задачу: классификация, прогнозирование или регрессия.
- Выберите между Python SDK и веб-студией. При ограниченном опыте работы с кодом или его отсутствии следует попробовать машинное обучение Azure.
- Вам следует указать источник и формат меченых обучающих данных.
- Затем настройте цель вычислений для обучения модели,
- Наконец, необходимо настроить параметры автоматического машинного обучения. Эти параметры определяют количество итераций для различных моделей, настройки гиперпараметров, расширенную обработку и метрики, на которые следует обратить внимание для определения лучшей модели. Когда вы завершите все процессы, вы можете отправить прогон обучения. И не забудьте просмотреть результаты.
Вот и все. Процесс работы с AutoML очень прост, и в этом причина его популярности. Теперь мы обсудим важность автоматизированного машинного обучения.
Почему важно автоматическое машинное обучение?
Вы можете построить модель машинного обучения в ручном режиме. Для этого вам потребуются знания предметной области, математические знания и большие навыки в области информатики. Кроме того, необходимо пройти несколько многоэтапных процессов, которые отнимают много времени. Кроме того, велика вероятность человеческой ошибки и предвзятости, что влияет на точность модели.
Автоматизированное машинное обучение открывает двери возможностей для специалистов по изучению данных. Они также могут создавать эффективные учебные модули. Они используют свои знания для создания, не затрачивая много времени, усилий и денег.
Учебные модели, созданные с помощью AutoML, показали наилучшую производительность, практически без ошибок. Поэтому мы надеемся, что вы понимаете, насколько важен AutoML.
Отрасли, использующие автоматизированное машинное обучение
Почти каждая отрасль в настоящее время использует AutoML. Здравоохранение, финансовые маркетологи, банковское дело, государственный сектор, маркетинг, розничная торговля, спорт и производство — вот наиболее распространенные названия. Автоматизированное машинное обучение также позволяет специалистам по анализу данных сосредоточиться на более сложных проблемах.
Позвольте мне привести пример автоматизированного машинного обучения. SSMC, крупнейшая в Японии компания по обслуживанию кредитных карт, применила автоматизированное машинное обучение. Они используют его при моделировании рисков и в маркетинговом приложении для клиентов. Использование AutoML также доказало свою эффективность для повышения производительности в процессе анализа данных кредитных карт.
Заключение
Программное обеспечение для автоматизированного машинного обучения — это самый эффективный способ повысить производительность труда аналитиков и специалистов по исследованию данных. Мы подробно описали преимущества использования AutoML и процесс его применения. Поэтому мы хотели бы посоветовать вам, что переход на AutoML будет очень хорошим решением на будущее.