O, maşın öyrənməsinin mürəkkəb və vaxt aparan aspektlərini sadələşdirmək və sadələşdirmək, onu daha geniş istifadəçilər, o cümlədən məlumat elmində geniş təcrübəsi olmayanlar üçün əlçatan etmək məqsədi daşıyır.
Ənənəvi olaraq, maşın öyrənmə modelinin qurulması məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, xüsusiyyət mühəndisliyi, model seçimi, hiperparametrlərin tənzimlənməsi və modelin qiymətləndirilməsi kimi bir neçə addımı əhatə edir. Bu tapşırıqlar maşın öyrənməsi alqoritmlərini və domen biliklərini dərindən başa düşməyi tələb edir.
AutoML alətləri və çərçivələri bu addımları avtomatlaşdırır, tələb olunan əl səylərini azaldır və istifadəçilərə effektiv maşın öyrənmə modellərini daha səmərəli şəkildə qurmağa imkan verir. AutoML platformaları adətən istifadəçilərə öz məlumatlarını və məqsədlərini müəyyən etməyə imkan verən istifadəçi dostu interfeys və ya API təmin edir. Bundan sonra platforma avtomatik olaraq ən yaxşı maşın öyrənmə alqoritmlərini axtarır, məlumatları əvvəlcədən emal edir, xüsusiyyət seçimi və ya çıxarılmasını həyata keçirir, hiperparametrləri optimallaşdırır və verilən tapşırıq üçün ən yaxşı modeli yaradır.
AutoML müxtəlif texnika və metodları əhatə edir, o cümlədən:
Avtomatlaşdırılmış model seçimi: Verilənlərin xüsusiyyətlərinə əsasən ən uyğun maşın öyrənmə alqoritminin avtomatik seçilməsi.
Hiperparametrlərin optimallaşdırılması: Performansını yaxşılaşdırmaq üçün maşın öyrənmə modelinin hiperparametrlərini avtomatik sazlayın.
Avtomatlaşdırılmış xüsusiyyət mühəndisliyi: Modelin performansını artırmaq üçün xam məlumatlardan müvafiq xüsusiyyətlərin avtomatik yaradılması və ya seçilməsi.
Neyro arxitektura axtarışı: Verilmiş tapşırıq üçün optimal neyron şəbəkə arxitekturalarının avtomatik araşdırılması və aşkarlanması.
Avtomatlaşdırılmış ansambl üsulları: Ümumi proqnoz dəqiqliyini artırmaq üçün birdən çox modeli avtomatik olaraq ansamblda birləşdirin.
Qeyd etmək vacibdir ki, AutoML model yaratma prosesini sadələşdirsə də, domen biliyi və insan təcrübəsi nəticələrin şərhi və təsdiqi, eləcə də mövcud problemin daha geniş kontekstini başa düşmək üçün hələ də dəyərlidir. AutoML, insanın maşın öyrənmə tapşırıqlarına cəlb edilməsi ehtiyacını əvəz etmək əvəzinə, insan imkanlarına kömək etmək və artırmaq üçün bir vasitə kimi qəbul edilməlidir.
Asiman Xəlili
Vətən Naminə Mətbuat Xidməti
