Недавно я провел в своей компании сеанс, посвященный автоматизированному машинному обучению (AutoML), и хотел поделиться своими знаниями с более широким сообществом. В последние несколько лет AutoML становится все более популярным, поскольку позволяет даже неспециалистам без особых усилий разрабатывать модели машинного обучения. В этой статье я познакомлю вас с Azure AutoML и другими библиотеками Python, которые можно использовать для AutoML.

Что такое Azure AutoML?

Azure AutoML — это служба Microsoft Azure, которая автоматизирует процесс разработки моделей машинного обучения. Он предназначен для того, чтобы любой мог легко создавать и развертывать модели машинного обучения, не требуя глубокого понимания алгоритмов машинного обучения или навыков программирования. Azure AutoML предлагает удобный интерфейс, который шаг за шагом проводит пользователей через процесс машинного обучения. Интерфейс позволяет пользователям загружать свои данные, выбирать целевую переменную и тип проблемы, которую они хотят решить (классификация, регрессия или прогнозирование).

Основные возможности Azure AutoML

Azure AutoML предоставляет ряд функций, которые делают его мощным инструментом для создания моделей машинного обучения. Некоторые из ключевых функций Azure AutoML включают в себя:

  • Автоматизированное машинное обучение: Azure AutoML автоматизирует весь процесс машинного обучения, от подготовки данных до выбора и развертывания модели.
  • Поддержка различных типов проблем. Azure AutoML поддерживает классификацию, регрессию и прогнозирование временных рядов.
  • Встроенная предварительная обработка данных. Azure AutoML автоматически выполняет задачи предварительной обработки данных, такие как вменение отсутствующих значений, масштабирование функций и горячее кодирование.
  • Настройка гиперпараметров. Azure AutoML автоматически настраивает гиперпараметры алгоритмов машинного обучения для оптимизации производительности модели.
  • Объяснимость модели: Azure AutoML предоставляет пояснения к прогнозам, сделанным моделями машинного обучения, что упрощает понимание того, как модель пришла к своим прогнозам.

Машинное обучение Azure предлагает два варианта работы с AutoML:

  • Простой пользовательский интерфейс, включенный в Azure ML Studio для клиентов с ограниченным опытом работы с кодом или без него.
  • Azure ML Python SDK, библиотека Python, которая позволяет клиентам, работающим с кодом, и специалистам по данным разрабатывать модели машинного обучения, используя все функции, доступные в Azure ML.

Другие библиотеки Python для AutoML

Помимо Azure AutoML, для AutoML можно использовать несколько других библиотек Python:

  • TPOT: TPOT — это библиотека Python, которая использует генетическое программирование для автоматического создания конвейеров машинного обучения. Он ищет лучшие алгоритмы и их гиперпараметры для построения наиболее оптимальной модели.
  • H2O: H2O — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет возможности AutoML. Он включает в себя автоматическую предварительную обработку данных, выбор модели и настройку гиперпараметров.
  • Auto-sklearn: Auto-sklearn — это библиотека Python, которая использует байесовскую оптимизацию и метаобучение для построения моделей машинного обучения. Он поддерживает классификацию, регрессию и классификацию с несколькими метками.
  • MLBox: MLBox — это библиотека Python, которая автоматизирует процесс создания и развертывания моделей машинного обучения. Он поддерживает как структурированные, так и неструктурированные данные и может использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии.

AutoML стал популярным методом в сообществе специалистов по данным, поскольку он позволяет пользователям быстро и эффективно разрабатывать модели машинного обучения. Azure AutoML — это мощный инструмент, который автоматизирует весь процесс машинного обучения, упрощая создание и развертывание моделей машинного обучения для всех. Помимо Azure AutoML, для AutoML можно использовать несколько других библиотек Python, каждая из которых имеет свои уникальные преимущества. В моей будущей статье я покажу, как использовать Azure AutoML для создания модели машинного обучения для решения реальной проблемы.

Ссылки: - https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-automated-ml

Если вы найдете этот блог полезным, вы можете поделиться несколькими аплодисментами, комментировать и подписаться на меня, чтобы узнать больше о науке о данных.