การแข่งขันเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากชุดข้อมูลกำลังเร่งตัวขึ้น ธุรกิจในปัจจุบันต่างหมดหวังที่จะก้าวนำหน้า และองค์ประกอบที่สำคัญของสิ่งนี้คือการลดเวลาในการทำความเข้าใจ (ดูบทความก่อนหน้าของฉันเกี่ยวกับเรื่องนี้ที่นี่) หนึ่งในอาวุธที่ทรงพลังที่สุดในคลังแสงของนักวิเคราะห์ในการบรรลุเป้าหมายนี้คือ Automated Machine Learning หรือ AutoML ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกว่า AutoML สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมในการลดเวลาสู่ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างไร
AutoML คืออะไร?
การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML) หมายถึงระบบอัตโนมัติของกระบวนการประยุกต์การเรียนรู้ของเครื่องกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง โดยครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการเลือกคุณสมบัติไปจนถึงการเลือกโมเดล การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการประเมินผล โดยพื้นฐานแล้ว AutoML มุ่งหวังที่จะทำให้แมชชีนเลิร์นนิงเข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้แต่ผู้ที่อาจไม่มีความเชี่ยวชาญในสาขานี้มากนัก
AutoML ช่วยลดเวลาสู่ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างไร
1. ลดความซับซ้อนของการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงการล้างข้อมูล การแปลง และวิศวกรรมฟีเจอร์ มักเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานาน แพลตฟอร์ม AutoML มักมาพร้อมกับเครื่องมือในตัวสำหรับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าอัตโนมัติ ซึ่งช่วยในการดูแลจัดการข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดลโดยมีการแทรกแซงด้วยตนเองน้อยที่สุด สิ่งนี้จะช่วยลดเวลาที่นักวิเคราะห์ใช้ในการถกเถียงข้อมูลได้อย่างมาก
2. การเลือกโมเดลที่มีประสิทธิภาพและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
ด้านที่ซับซ้อนอย่างหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องคือการเลือกโมเดลที่เหมาะสมและปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ แพลตฟอร์ม AutoML สามารถทดสอบอัลกอริธึมหลายรายการและไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้โดยอัตโนมัติ เพื่อค้นหาความเหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่กำหนด ซึ่งไม่เพียงช่วยประหยัดเวลา แต่ยังขจัดความจำเป็นในความรู้เชิงลึกของแต่ละอัลกอริทึมอีกด้วย
3. ความสามารถในการขยายขนาด
โดยทั่วไปแพลตฟอร์ม AutoML ได้รับการออกแบบมาให้ปรับขนาดได้ สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดลที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องกำหนดค่าทรัพยากรการคำนวณด้วยตนเอง ซึ่งหมายความว่านักวิเคราะห์สามารถมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจข้อมูลและการตีความผลลัพธ์แทนการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วยิ่งขึ้น
