AutoML
自動化された機械学習 AutoML は、機械学習の比較的新しい分野です。主に、データの前処理、最適なアルゴリズムの選択、ハイパーパラメーターの調整など、機械学習の時間のかかるすべてのプロセスを自動化し、マシンの構築にかかる時間を大幅に節約できます。 . モデルを学習中です。
自動機械学習 AutoML: 特徴ベクトルを、対応するターゲット値を示します。トレーニング データセットと、それと同じデータ分布から抽出されたテスト データセットからの特徴ベクトル、およびリソース バジェットと損失メトリックが与えられると、AutoML の問題はテスト セットの予測を自動的に生成することですが、AutoML 問題の解決策は損失値。
AutoML は、データセットのデータ変換、モデル、モデル構成に対して最もパフォーマンスの高いパイプラインを発見するプロセスです。
AutoML では通常、高度な最適化アルゴリズム (ベイジアン最適化など) を使用して、可能なモデルとモデル構成の空間を効率的にナビゲートし、特定の予測モデリング タスクに最も効果的なものを迅速に発見します。これにより、機械学習の専門家でない人でも、迅速かつ簡単に発見できるようになります。