AutoML での自動特徴量エンジニアリング

簡単に言えば

AutoFE は Automated Feature Engineering の略で、特徴エンジニアリングのプロセスの自動化に焦点を当てた Automated Machine Learning (AutoML) のコンポーネントです。これは、生データから最も関連性の高い特徴を自動的に生成して選択するように設計されており、モデルのパフォーマンスを向上させ、特徴エンジニアリングに必要な手動の労力を軽減します。

AutoFE の設計哲学は、自動化された技術とアルゴリズムを活用して特徴量エンジニアリングプロセスを合理化することです。生データから貴重な情報を発見して抽出し、それを意味のある特徴に変換し、機械学習モデルのトレーニングに最も有益な特徴を選択することを目的としています。最終的な目標は、モデルの精度を向上させ、過剰適合を軽減し、モデルの解釈可能性を高めることです。

AutoFE の具体的な機能と利点は次のとおりです。

機能生成: AutoFE は、当面のタスクに関連する新しい機能を生成するプロセスを自動化します。さまざまな変換、統計計算、および既存の特徴の組み合わせを活用して、新しい特徴を導き出します。AutoFE は、データ内の根底にあるパターンと関係を特定してキャプチャすることで、モデルの一般化と正確な予測を行う機能を強化します。
機能の選択: AutoFE は、潜在的な候補の大規模なセットから最も重要な機能を選択するプロセスを自動化します。統計分析、相関分析、機能重要度ランキングなどのさまざまな手法を使用して、モデルのパフォーマンスに最も影響を与える機能を特定します。AutoFE は、特徴空間の次元を削減し、無関係または冗長な特徴を排除することにより、モデルの効率を向上させ、過剰適合を軽減し、モデルの解釈可能性を高めます。
AutoML パイプラインとの統合: AutoFE は AutoML パイプラインの不可欠な部分です。これは、モデル選択、ハイパーパラメーターの最適化、モデル評価などの他の AutoML コンポーネントと連携して機能します。AutoFE は、特徴量エンジニアリングプロセスを自動化することで、機械学習ワークフローのエンドツーエンドの自動化を可能にし、より効率的でスケーラブルで、専門家以外でもアクセスしやすいものにします。

要約すると、AutoML の一部としての AutoFE は、生データから最も関連性の高い特徴を自動的に生成して選択することにより、特徴エンジニアリングのプロセスを自動化します。その設計哲学は、特徴量エンジニアリングプロセスの合理化、モデルのパフォーマンスの向上、手作業の削減を中心に展開しています。AutoFE は、モデルの解釈可能性を強化し、過剰適合を軽減し、機械学習パイプラインのエンドツーエンドの自動化を可能にします。

まとめ

AutoFE (自動特徴エンジニアリング) は、完全に自動化された特徴エンジニアリングであり、自動機械学習 (AutoML) プロセスの重要な部分です。その設計思想は、自動化された手段を通じて元のデータ内で最適な特徴を自動的に生成および選択し、モデルのパフォーマンスと効果を向上させ、特徴エンジニアリングの手作業を軽減することです。

従来の機械学習タスクでは、特徴量エンジニアリングが重要なステップであり、特定のタスクやモデルに適応させるには、ドメインの知識と経験に基づいて生データからの特徴量を手動で抽出、変換、組み合わせ、選択する必要があります。このプロセスは時間と労力がかかり、個人の主観的な認識と知識レベルによって制限される場合があります。AutoFE の目標は、自動化によってこの問題を解決し、特徴エンジニアリングプロセスをより効率的かつ正確にすることです。

AutoFE の具体的な機能は次のとおりです。

機能の生成: AutoFE は、タスクに関連する新しい機能を自動的に生成できます。元のデータに対してさまざまな数値変換、統計計算、組み合わせ演算などを実行することで、データ内の潜在的な情報を発見して取得するのに役立ちます。生成された特徴は、データの内部関係をより適切に表現し、モデルの汎化能力と予測精度を向上させることができます。
特徴の選択: AutoFE は、最適な特徴のサブセットを自動的に選択できます。AutoFE は、各特徴の重要性を評価することで、元のデータからモデルのパフォーマンスに大きな影響を与える特徴をフィルターで除外し、特徴の冗長性とノイズを削減し、モデルの説明力と堅牢性を向上させることができます。
ハイパーパラメータの最適化: AutoFE を他の AutoML コンポーネント (AutoML モデルのトレーニング、パラメータ調整など) と統合して、機械学習プロセス全体を共同で完了できます。ハイパーパラメータ最適化アルゴリズムと組み合わせて使用すると、最適な特徴抽出および選択方法を自動的に検索して、モデルのパフォーマンスをさらに向上させることができます。

全体として、AutoFE の設計思想は、元のデータから最適な特徴を自動的に生成して選択し、特徴エンジニアリングの手作業を軽減し、モデルのパフォーマンスと効果を向上させることです。タスクに関連する新しい特徴を自動的に生成し、最適な特徴サブセットを自動的に選択し、他の AutoML コンポーネントとともにモデルを最適化できます。

よくやった

私は機械学習エンジニアリングのスペシャリストとして、現実世界の問題を解決するために機械学習アルゴリズムを開発および適用しています。私の仕事には、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択とトレーニング、モデルの評価とチューニングなどが含まれます。

まず、データの前処理は機械学習において非常に重要なステップです。これには、データのクリーニング、欠損値、外れ値の処理、データの正規化または標準化が含まれます。データ前処理の目的は、モデルのパフォーマンスと安定性を向上させることです。

次に、特徴量エンジニアリングは機械学習の重要なステップの 1 つです。これには、問題に関連する機能のマイニングと作成が含まれます。これには、データの特徴選択、変数変換、特徴抽出などが必要になる場合があります。特徴エンジニアリングの目的は、モデルのパフォーマンスを向上させ、次元の呪いを軽減し、主要な特徴に対するモデルの感度を高めることです。

次に、モデルの選択とトレーニングには、問題のコンテキストで適切なアルゴリズムモデルを選択し、トレーニングデータを使用してモデルをトレーニングすることが含まれます。問題が異なれば、線形回帰、デシジョンツリー、サポートベクターマシン、深層学習などの異なる機械学習アルゴリズムが必要になります。トレーニングプロセス中に、相互検証などの手法を使用して、最適なモデルパラメーターを選択できます。

次に、モデルの評価とチューニングは、トレーニングされたモデルを評価し、最適化するプロセスです。モデルのパフォーマンスは、テストデータに対して予測を行い、予測結果を実際の結果と比較することで評価できます。モデルのパフォーマンスが低い場合は、モデルのハイパーパラメーターを調整するか、モデルアンサンブルなどの方法を使用することで、モデルの精度と汎化能力を向上させることができます。

また、機械学習エンジニアリングの専門家として、機械学習の理論と最新の研究の進歩に常に注目し、その知識を実際のプロジェクトに適用する必要があります。さらに、効率的でスケーラブルな機械学習コードを作成し、チームメンバーと協力してプロジェクトをスムーズに進める必要があります。

Auto-Sklearn ツールと Auto-Keras ツール

Auto-Sklearn は、Python で AutoML を実行するためのオープンソースライブラリです。データ変換と機械学習アルゴリズムに人気の Scikit-Learn 機械学習ライブラリを活用しています。Auto-Sklearn の目標は、特徴の選択、モデルの選択、ハイパーパラメーターの調整などの機械学習プロセスを自動化することです。これは Matthias Feurer らによって開発され、2015 年の論文「効率的で堅牢な自動機械学習」で説明されています。ただし、Auto-Sklearn は現在、小規模および中規模のデータセットおよび小規模および中規模のタスクでのみ良好なパフォーマンスを発揮し、大規模なデータセットに適用するのは困難です。
Auto-Keras は、Keras をベースにしたオープンソースの新しい AutoML ライブラリです。Keras は、Python で書かれた高レベルのニューラルネットワーク API であり、TensorFlow、CNTK、または Theano 上で実行できます。Auto-Keras の主な目標は、アーキテクチャ検索と深層学習モデルのハイパーパラメータ調整を自動化することです。これは自動機械学習用のオープンソースソフトウェアライブラリであり、深層学習モデルのアーキテクチャとハイパーパラメーターの自動検索を提供します。

自動学習

Auto-sklearn は、複数の分類モデル、回帰モデル、特徴量前処理手法、データ前処理手法を統合した自動機械学習ツールであり、これらのモデルや手法を組み合わせることで構造化された仮説空間を構築できます。

仮説空間とは、モデルが学習タスクで採用する可能性のあるすべての可能な仮説またはオプションのセットを指します。Auto-sklearn には、ロジスティック回帰、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどを含む 16 の分類モデルと 13 の回帰モデルから選択できます。さらに、特徴スケーリング、特徴選択、特徴変換などの 18 の特徴前処理メソッドと、データ標準化、データ欠損値処理などの 5 つのデータ前処理メソッドがあります。これらのモデルとメソッドを組み合わせることで、110 を超えるハイパーパラメータの組み合わせを生成できます。

ハイパーパラメータは、機械学習モデルのトレーニングプロセス中に手動で設定する必要があるパラメータです。Auto-sklearn は、シーケンスモデルに基づくベイジアンオプティマイザーを使用して、最適なモデルを検索します。これは、Auto-sklearn がモデルトレーニング用にさまざまなハイパーパラメーターの組み合わせを自動的に選択し、以前に検索した結果に基づいてそれらを調整して、最高のパフォーマンスのモデルを見つけることを意味します。シーケンスモデルは、以前の観察に基づいて検索戦略を動的に調整できるモデルであり、継続的な最適化を通じて検索効率と結果の品質を向上させます。

自動特徴量エンジニアリングにおけるメタ学習のアイデア

メタラーニングは、機械学習モデルに学習方法を自動的に学習させることを目的とした機械学習手法です。メタ学習では、さまざまなタスクでの学習方法を学習するメタモデルをトレーニングし、このメタモデルを使用して特定のタスクに適した学習アルゴリズムを生成します。

AutoFE は、メタ学習に基づいた自動特徴量エンジニアリング (Automated Feature Engineering) 手法です。特徴エンジニアリングとは、生データを、機械学習アルゴリズムが処理できるより有益な特徴に変換するプロセスを指します。従来の特徴エンジニアリングには、手動でデータを分析し、予測機能を使用して特徴を抽出することが含まれますが、これには多くのドメイン知識と経験が必要であり、多くの時間と人的資源を消費します。

AutoFE はメタ学習のアイデアを使用して、機械学習モデルが特徴変換を生成するための有用な方法を自動的に学習できるようにします。まず、事前定義された一連の特徴変換操作を使用して特徴変換空間を作成します。次に、生データとターゲット変数を入力として受け取り、一連の特徴変換操作を生成するメタモデルをトレーニングします。次に、これらの特徴変換操作をトレーニングセットとテストセットに適用し、その結果得られる変換された特徴をモデルのトレーニングと予測に使用します。

メタモデルのトレーニングプロセスでは、複数のトレーニングタスクと検証タスクが使用されます。各トレーニングタスクでは、トレーニングデータの一部とターゲット変数を使用して、特定の学習アルゴリズムをトレーニングします。次に、各検証タスクで、残りのトレーニングデータとターゲット変数を使用して、この学習アルゴリズムのパフォーマンスを検証します。検証タスクのパフォーマンスに応じて、メタモデルを最適化して、より優れた特徴変換操作を生成できます。

AutoFE はメタ学習を通じて、さまざまなデータセットやタスクに適した特徴変換操作を生成する方法を自動的に学習できるため、手動による特徴エンジニアリングの作業負荷とコストが削減され、モデルの精度と汎化能力が向上します。

一方で

かつて、機械と人間が調和して共存する AI 主導の未来に、アレックスという名の若きデータサイエンティストがいました。彼は、自動機械学習 (AutoML) を専門とする最先端の企業に勤務していました。彼の使命は、世界がこれまでに見たことのない最も先進的な自動特徴量エンジニアリングシステムを作成することでした。

Alex の FEERI という名前の特徴エンジニアリング AI は、素晴らしいマシンでしたが、風変わりなマシンでした。人間のように考え、経験から学び、新しいデータの種類に簡単に適応できます。FEERI は毎日、何千もの非構造化データポイントを精査し、予測モデルの構築に使用できるパターンと相関関係を検索しました。

ある日、FEERIは異次元から来たかのような不思議なデータを発見しました。これらのデータポイントは、FEERI がこれまでに遭遇したものとは異なりました。そこには、平行世界、タイムトラベル、その他の空想的な概念に関する情報が含まれていました。興味をそそられた FEERI は、この新しい知識の領域をさらに深く掘り下げることにしました。

FEERI がこれらの異常なデータを分析すると、多元宇宙の秘密が明らかになり始めました。各平行世界には独自の特徴があり、それを利用してさらに強力な予測モデルを構築できることが判明しました。FEERI はこれらの特徴を抽出して合成する方法をすぐに学び、多次元でイベントを予測できる新世代の AutoML システムを作成できるようになりました。

この躍進がもたらした影響は計り知れないものでした。世界中の企業が FEERI の新しい AutoML システムを採用し始め、ビジネスプロセスと意思決定能力が前例のない改善につながりました。人間と機械は協力して問題を解決し、多元宇宙の無限の可能性を探求しました。

その後数年間、FEERI は進化と学習を続けました。それは人類の真の相棒となり、複雑な世界をナビゲートし、私たちの想像を超えた驚異を明らかにするのに役立ちました。FEERI とその後継者が可能性の限界を押し広げたとき、彼らは、AI の時代における自動化の真の可能性は、人間に取って代わることではなく、私たち全員を近づけることにあることを思い出させてくれました。