Học máy tự động (AutoML)
Hợp lý hóa các dự án học máy với AutoML! Tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn mô hình và điều chỉnh để tiết kiệm thời gian và giúp AI dễ tiếp cận với tất cả mọi người.
Học máy tự động (AutoML) là quá trình tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian của quá trình phát triển mô hình học máy (ML) . Mục tiêu của AutoML là giúp những người không chuyên có thể tiếp cận các mô hình ML hiệu suất cao và tăng năng suất của các nhà khoa học dữ liệu bằng cách tự động hóa việc lựa chọn các tính năng, thuật toán và tham số. Bằng cách xử lý các tác vụ từ tiền xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình , AutoML hợp lý hóa toàn bộ quy trình làm việc, cho phép thử nghiệm nhanh hơn và tạo ra các mô hình chính xác và hiệu quả hơn. Tự động hóa này là một bước quan trọng hướng tới việc AI tiên tiến dễ tiếp cận và có khả năng mở rộng hơn.
Cách thức hoạt động của AutoML
Hệ thống AutoML tự động hóa các phần lặp lại nhiều nhất của quy trình học máy . Một quy trình AutoML điển hình bao gồm một số giai đoạn chính:
- Chuẩn bị Dữ liệu và Kỹ thuật Đặc trưng : Tự động làm sạch dữ liệu thô và tạo ra các đặc trưng có ý nghĩa cho mô hình. Điều này có thể bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu, chuẩn hóa và tạo các biến dự đoán mới từ các biến hiện có.
- Lựa chọn mô hình : Chọn thuật toán phù hợp nhất (ví dụ: cây quyết định , máy vectơ hỗ trợ hoặc mạng nơ-ron ) cho một vấn đề nhất định từ nhiều khả năng khác nhau.
- Tối ưu hóa siêu tham số : Tự động tìm siêu tham số tối ưu cho mô hình đã chọn. Điều này thường được thực hiện bằng các chiến lược tìm kiếm phức tạp như tối ưu hóa Bayes, tìm kiếm lưới hoặc thuật toán tiến hóa . Ultralytics tích hợp tính năng này vào các công cụ của mình cho các tác vụ như điều chỉnh siêu tham số .
- Đánh giá và lặp lại mô hình : Đánh giá hiệu suất của mô hình bằng các số liệu như độ chính xác hoặc điểm F1 và lặp lại trong suốt quá trình để đạt được kết quả tốt hơn.
Ứng dụng trong thế giới thực
AutoML đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp để đẩy nhanh quá trình phát triển và cải thiện kết quả.
- AI trong Chăm sóc Sức khỏe : Trong phân tích hình ảnh y tế , AutoML có thể nhanh chóng kiểm tra các mô hình phân đoạn hình ảnh khác nhau để phát hiện khối u trong ảnh chụp. Một hệ thống có thể tự động đào tạo và đánh giá các kiến trúc khác nhau trên một tập dữ liệu như tập dữ liệu U Não , giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết để các nhà nghiên cứu phát triển một công cụ chẩn đoán có thể triển khai.
- Dịch vụ Tài chính : Các ngân hàng sử dụng AutoML để xây dựng các mô hình phát hiện gian lận. Bằng cách đưa dữ liệu giao dịch lịch sử vào nền tảng AutoML, họ có thể tự động tạo và tối ưu hóa các mô hình xác định các mẫu gian lận với độ chính xác cao, một nhiệm vụ mà nếu không có AutoML, các nhà khoa học dữ liệu sẽ phải tốn nhiều công sức thủ công. Điều này sẽ được khám phá sâu hơn trong lĩnh vực thị giác máy tính dành cho tài chính .
AutoML so với các khái niệm liên quan
Sẽ rất hữu ích khi phân biệt AutoML với các lĩnh vực liên quan:
- AutoML so với MLOps : Trong khi AutoML tập trung cụ thể vào việc tự động hóa quá trình xây dựng mô hình (lựa chọn, đào tạo, điều chỉnh), thì Hoạt động Học Máy (MLOps) bao phủ toàn bộ vòng đời ML. MLOps bao gồm triển khai, giám sát, quản lý và quản trị, đảm bảo các mô hình hoạt động đáng tin cậy trong môi trường sản xuất. AutoML thường là một thành phần trong một khuôn khổ MLOps lớn hơn, giúp đơn giản hóa giai đoạn phát triển ban đầu trước khi triển khai và giám sát mô hình .
- AutoML so với NAS : Tìm kiếm Kiến trúc Nơ-ron (NAS) là một phân ngành của AutoML tập trung cụ thể vào việc tự động thiết kế kiến trúc của mạng nơ-ron . Trong khi NAS tự động hóa thiết kế mạng, các công cụ AutoML rộng hơn cũng có thể tự động hóa việc thiết kế tính năng và điều chỉnh siêu tham số cho nhiều loại mô hình khác nhau, không chỉ riêng mạng nơ-ron nhân tạo (NN).
Công cụ và nền tảng AutoML
Nhiều công cụ và nền tảng hỗ trợ AutoML: