AutoML (Automated machine learning) – ინსტრუმენტები, რომლებიც მოდელის შერჩევასა და მორგებას ავტომატურად აკეთებენ.
როგორ მუშაობს AutoML
AutoML (automated machine learning) მანქანური სწავლების პროცესის ნაწილებს ავტომატიზებს: მონაცემების მომზადებას, მოდელის ტიპის არჩევას, ჰიპერპარამეტრების შერჩევას და შედეგების შეფასებას. მომხმარებელი აწვდის მონაცემებს და მიზანს, სისტემა კი ბევრ ვარიანტს ცდის და საუკეთესოს არჩევს. ამის მსგავს სერვისებს დიდი ღრუბლოვანი პროვაიდერები სთავაზობენ.
მაგალითი ყოველდღიური ცხოვრებიდან
მცირე კომპანიას სურს, მყიდველის წასვლის რისკი იწინასწარმეტყველოს, მაგრამ მონაცემთა მეცნიერი არ ჰყავს. ის AutoML სერვისში ატვირთავს ცხრილს, აირჩევს სვეტს, რომლის პროგნოზიც უნდა, და სისტემა თავად ააგებს მოდელს.
რატომ არის AutoML მნიშვნელოვანი
- ხელმისაწვდომობა – მანქანური სწავლება ექსპერტების გარეშეც ხდება ხელმისაწვდომი.
- დროის დაზოგვა – რუტინული ცდები ავტომატურად სრულდება.
- შეზღუდვა – რთულ და არასტანდარტულ ამოცანებში ექსპერტის ცოდნა მაინც საჭიროა.
AutoML-ის შესაძლებლობები და შეზღუდვები
AutoML სისტემები მანქანური სწავლების პროცესის სხვადასხვა ნაწილს ავტომატიზებენ. ისინი ამზადებენ მონაცემებს, მაგალითად ავსებენ გამოტოვებულ მნიშვნელობებს და კოდავენ კატეგორიებს, ცდიან სხვადასხვა ალგორითმს, არჩევენ ჰიპერპარამეტრებს და ზოგჯერ რამდენიმე მოდელს ერთ ანსამბლად აერთიანებენ.
ცალკე მიმართულებაა ნეირონული არქიტექტურის ძიება: ალგორითმი თავად ეძებს ქსელის საუკეთესო სტრუქტურას, ფენების რაოდენობასა და ტიპს. ამ გზით ნაპოვნი ზოგი არქიტექტურა ადამიანის შექმნილზე უკეთესი აღმოჩნდა, თუმცა ასეთი ძიება დიდ გამოთვლით რესურსს მოითხოვს.
AutoML ამცირებს სპეციალისტის შრომას და ექსპერიმენტებს აჩქარებს, მაგრამ ექსპერტს ვერ ცვლის. ის ვერ გაიგებს, სწორად არის თუ არა დასმული ამოცანა, არის თუ არა მონაცემებში მიკერძოება, ან რომელი მახასიათებელი შეიცავს ინფორმაციას, რომელიც რეალურ გამოყენებისას ხელმისაწვდომი არ იქნება.
AutoML-ის ინსტრუმენტები არსებობს როგორც ღია ბიბლიოთეკების, ისე დიდი ღრუბლოვანი პროვაიდერების სერვისების სახით.
ისინი განსაკუთრებით სასარგებლოა მცირე გუნდებისთვის, რომლებსაც საკუთარი სპეციალისტი არ ჰყავთ.
დაკავშირებული ტერმინები
ჰიპერპარამეტრი · მანქანური სწავლება · ღრუბლოვანი გამოთვლა · ოპტიმიზაცია · წინასწარმეტყველებითი ანალიტიკა · AI ლექსიკონი
ხშირად დასმული კითხვები
AutoML მონაცემთა მეცნიერს ცვლის?
არა სრულად. ის რუტინულ ნაწილს ავტომატიზებს, მაგრამ ამოცანის სწორად დასმა და შედეგის ინტერპრეტაცია ადამიანს სჭირდება.
რა არის neural architecture search?
AutoML-ის ნაწილი, რომელიც ნეირონული ქსელის საუკეთესო არქიტექტურას ავტომატურად ეძებს.
შეჯამება
AutoML მანქანური სწავლების მოდელის შექმნის ეტაპებს ავტომატიზებს. ის AI-ს ექსპერტების გარეშეც ხელმისაწვდომს ხდის.