自動機械学習(AutoML)
AutoMLで機械学習プロジェクトを効率化!データ準備、モデル選択、チューニングを自動化して時間を節約し、すべての人がAIにアクセスできるようにします。
自動機械学習(AutoML)は、機械学習(ML)モデル開発の時間のかかる反復作業を自動化するプロセスである。AutoMLは、特徴量、アルゴリズム、パラメータの選択を自動化することで、専門家でなくても高性能なMLモデルにアクセスできるようにし、データサイエンティストの生産性を向上させることを目的としています。AutoMLは、データの前処理から モデルのデプロイまでのタスクを処理することで、ワークフロー全体を合理化し、より迅速な実験と、より正確で効率的なモデルの作成を可能にします。この自動化は、高度なAIをより身近でスケーラブルなものにするための重要な一歩です。
AutoMLの仕組み
AutoMLシステムは、機械学習パイプラインの最も反復的な部分を自動化します。典型的なAutoMLプロセスには、いくつかの重要な段階があります:
- データ準備とフィーチャーエンジニアリング:生データを自動的にクリーニングし、モデルにとって意味のある特徴を生成する。これには、欠損値の処理、正規化、既存の変数からの新しい予測変数の作成などが含まれます。
- モデルの選択:幅広い可能性の中から、与えられた問題に最も適したアルゴリズム(決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど)を選択すること。
- ハイパーパラメータの最適化選択されたモデルに最適なハイパーパラメータを自動的に見つける。これは多くの場合、ベイズ最適化、グリッド検索、進化的アルゴリズムのような高度な検索戦略を使用して行われます。Ultralyticsは、ハイパーパラメーターのチューニングのようなタスクのために、これをツールに組み込んでいます。
- モデルの評価と反復:精度や F1スコアのような指標を用いてモデルのパフォーマンスを評価し、より良い結果を得るためにプロセスを反復する。
実世界での応用
AutoMLは、開発を加速し、成果を向上させるために、多くの産業で応用されています。
- ヘルスケアにおけるAI 医療画像解析において、AutoMLはスキャン画像から腫瘍を検出するための様々な画像セグメンテーションモデルを迅速にテストすることができる。システムは、脳腫瘍データセットのようなデータセット上で様々なアーキテクチャを自動的に訓練・評価することができ、研究者が配備可能な診断ツールを開発するのに必要な時間を大幅に短縮することができる。
- 金融サービス銀行はAutoMLを使って不正検知モデルを構築しています。過去の取引データをAutoMLプラットフォームに入力することで、不正パターンを高精度で特定するモデルを自動生成し最適化することができます。これについては、金融のためのコンピュータ・ビジョンでさらに詳しく説明しています。
AutoMLと関連概念
AutoMLを関連分野と区別することは有益である:
- AutoMLとMLOpsの比較:AutoMLがモデル構築(選択、トレーニング、チューニング)の自動化に特化しているのに対し、機械学習オペレーション(MLOps)はMLのライフサイクル全体をカバーする。MLOpsには、デプロイメント、モニタリング、管理、ガバナンスが含まれ、モデルが本番環境で確実に動作することを保証します。AutoMLは多くの場合、より大規模なMLOpsフレームワーク内のコンポーネントであり、モデルのデプロイと モデル監視の前の初期開発フェーズを効率化します。
- AutoMLとNASの比較:ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(NAS)は、ニューラルネットワークのアーキテクチャを自動的に設計することに特化したAutoMLのサブ分野です。NASがネットワーク設計を自動化するのに対して、より広範なAutoMLツールは、NNだけでなく様々なタイプのモデルのフィーチャーエンジニアリングやハイパーパラメータのチューニングも自動化します。
AutoMLツールとプラットフォーム
AutoMLを容易にするツールやプラットフォームは数多くある: