Автоматизированное машинное обучение (AutoML) — это процесс комплексной автоматизации процесса применения машинного обучения. Когда мы применяем алгоритмы машинного обучения, мы обычно выполняем предварительную обработку данных, разработку функций, выбор модели, обучение модели, настройку гиперпараметров, а затем прогнозы.
Поскольку многие из этих шагов часто выходят за рамки возможностей неспециалистов, AutoML был предложен в качестве основанного на искусственном интеллекте решения проблемы применения алгоритмов машинного обучения. Другими словами, AutoML — это набор концепций и методов, используемых для автоматизации этих процессов.
В традиционном рабочем процессе машинного обучения задействовано множество команд, начиная от сбора данных и заканчивая прогнозами. Инженеры данных работают над сбором и подготовкой данных. Специалисты по данным работают над экспериментами и оптимизацией моделей. Команда DevOps работает над средой разработки и размещением моделей в производстве. AutoML собирается изменить вышеуказанные процессы. AutoML фокусируется на двух аспектах: сборе данных и прогнозировании. Все шаги, которые происходят между этими двумя, будут абстрагированы AutoML.
Преимущества AutoML:
- Для применения алгоритмов машинного обучения к реальным проблемам нам нужны специалисты, обладающие навыками информатики, знаниями в предметной области и математическими знаниями. AutoML могут применять и неспециалисты.
- AutoML уменьшает предвзятость и ошибки, возникающие при ручном проектировании моделей машинного обучения.
- Организация также может сократить расходы на найм отраслевых экспертов, применяя AutoML.
- AutoML также сокращает время, необходимое для разработки модели машинного обучения и тестирования модели.
Недостатки AutoML:
- Поскольку AutoML — это новая концепция в мире машинного обучения, поэтому важно проявлять осторожность при применении решений AutoML.
- Еще одна серьезная проблема — время, необходимое для запуска моделей AutoML. Это будет зависеть от вычислительной мощности машины, на которой мы работаем.
