Гонка за получением действенной информации из наборов данных ускоряется. Сегодня компании отчаянно пытаются оставаться на шаг впереди, и важнейшим компонентом этого является сокращение времени до понимания (см. мою предыдущую статью об этом здесь). Одним из самых мощных средств в арсенале аналитика для достижения этой цели является автоматизированное машинное обучение или AutoML. В этой статье мы подробно рассмотрим, как AutoML может изменить правила игры для сокращения времени до анализа.

Что такое AutoML?

Автоматизированное машинное обучение (AutoML) относится к автоматизации сквозного процесса применения машинного обучения к реальным проблемам. Он охватывает все: от предварительной обработки данных и выбора функций до выбора модели, настройки гиперпараметров и оценки. По сути, AutoML стремится сделать машинное обучение более доступным и эффективным даже для тех, у кого нет большого опыта в этой области.

Как AutoML помогает сократить время получения информации

1. Упрощение предварительной обработки данных

Предварительная обработка данных, которая включает в себя очистку данных, преобразование и разработку функций, часто занимает много времени. Платформы AutoML часто поставляются со встроенными инструментами для автоматической предварительной обработки данных, что помогает отбирать данные для обучения модели с минимальным ручным вмешательством. Это значительно сокращает время, которое аналитики тратят на обработку данных.

2. Эффективный выбор модели и настройка гиперпараметров

Одним из наиболее сложных аспектов машинного обучения является выбор правильной модели и настройка ее гиперпараметров. Платформы AutoML могут автоматически тестировать несколько алгоритмов и их гиперпараметры, чтобы найти наилучшее соответствие заданным данным. Это не только экономит время, но и устраняет необходимость в глубоких знаниях каждого алгоритма.

3. Масштабируемость

Платформы AutoML обычно предназначены для масштабирования. Они могут обрабатывать большие наборы данных и сложные модели, не требуя ручной настройки вычислительных ресурсов. Это означает, что аналитики могут сосредоточиться на понимании данных и интерпретации результатов, а не на управлении инфраструктурой, что приводит к более быстрому пониманию.