AutoML | 自动化机器学习

AutoML 使每个人都能够构建机器学习模型并利用其强大功能，而无需具备机器学习专业知识。

近年来，机器学习发展迅速，已成为当今最受欢迎和需求最旺盛的技术之一。它目前被应用于各个领域，使其更具价值。但有效利用机器学习（经典与深度学习）存在两大障碍：技能和计算资源。然而，通过花费大量金钱可以获得计算资源，但解决机器学习问题的技能仍然难以获得。这意味着对于机器学习知识有限的人来说，它是不可用的。为了解决这个问题，自动化机器学习（AutoML）应运而生。在本文中，我们将了解 AuotML 是什么以及它如何影响世界？

什么是 AutoML？

自动化机器学习或 AutoML 是一种自动化机器学习模型开发过程中耗时且迭代的任务的方法。它提供了各种方法，使机器学习能够为机器学习知识有限的人员使用。它的目标是减少构建 ML 模型所需的技术人员。它还有助于提高效率并加速机器学习研究。

为了更好地理解自动化机器学习，我们必须了解数据科学或 ML 项目的生命周期。典型的科学数据项目生命周期包含以下阶段：

• 数据清理
• 特征选择/特征工程
• 模型选择
• 参数优化
• 模型验证。

尽管技术取得了进步，但这些过程仍然需要手动操作，这对于非专家来说既耗时又耗力。ML 应用的快速增长产生了自动化这些流程的需求，从而在无需专业知识的情况下实现更轻松的使用。AutoML 应运而生，用于自动化从数据清理到参数优化的整个过程，从而节省时间并提供出色的性能。

AutoML 平台

AutoML 已经发展了很多年，但在最近几年，它越来越受欢迎。出现了许多平台或框架。这些平台使用拖放式设计工具使用户能够训练模型。

1. Google Cloud AutoML

谷歌推出了几款 AutoML 产品，用于根据业务需求构建我们自己的定制机器学习模型，并且还允许我们将这些模型集成到我们的应用程序或网站中。谷歌创建了以下产品：

• AutoML 自然语言
• AutoML 表格
• AutoML 翻译
• AutoML 视频智能
• AutoML 视觉

上述产品提供了各种工具，用于在机器学习专业知识有限的情况下为特定用例训练模型。对于云 AutoML，我们不需要了解迁移学习或如何创建神经网络，因为它提供了现成的深度学习模型。

2. Microsoft Azure AutoML

Microsoft Azure AutoML 于 2018 年发布，通过提供透明的模型选择过程并自动化数据预处理、特征工程和超参数调整等关键步骤，为非专家简化了机器学习模型构建。它使用户能够轻松地尝试不同的算法和配置，将模型部署为 Web 服务，并监控其性能。

3. H2O.ai

H2O 是一个开源平台，使用户能够创建 ML 模型。它可用于自动化机器学习工作流，例如在用户指定的时限内自动训练和调整许多模型。尽管 H2O AutoML 可以使非专家轻松开发 ML 模型，但构建高性能 ML 模型仍需要扎实的科学数据知识。

4. TPOT

TPOT（基于树的管道优化）可以被视为开发人员的数据科学助手。它是一个 Python 封装的自动化机器学习工具，它使用遗传编程来优化机器学习管道。它构建在 scikit-learn 之上，因此对于开发人员来说很容易使用（如果他们了解 scikit learn）。它通过探索数千种可能的流程来自动化 ML 生命周期中所有繁琐的部分，从而找到最适合特定要求的流程。搜索完成后，它会为我们提供最佳管道的 Python 代码。

5. DataRobot

DataRobot 是最好的 AutoML 工具平台之一。它通过自动化 ML 管道提供完全自动化，并支持准备、构建、部署、监控和维护强大的 AI 应用程序所需的所有步骤。

6. Auto-Sklearn

Auto-Sklearn 是一个构建在 scikit learn 之上的开源库。它会自动为机器学习模型进行算法选择和参数调整。它提供了监督学习的开箱即用功能。

7. MLBox

MLBox 还为自动化机器学习提供了强大的 Python 库。它提供了一系列特性和功能来自动化 ML 工作流的各个方面，使用户能够更轻松、高效地开发机器学习模型。

自动化机器学习如何工作？

自动化机器学习或 AutoML 是一个开源库，可以自动化机器学习生命周期的每个步骤，包括准备数据集以部署 ML 模型。它的工作方式与传统的机器学习方法完全不同，在传统方法中，我们需要手动开发模型，并且每个步骤都是单独处理的。

AutoML 会自动选择并定位适合我们问题或给定任务的最佳算法。它通过遵循两个基本概念来执行此操作：

• 神经架构搜索：它有助于自动化神经网络的设计。它使 AutoML 模型能够根据问题要求发现新架构。
• 迁移学习：通过迁移学习，先前训练过的模型可以将其逻辑应用于它们已学习过的新数据集。它使 AutoML 模型能够将现有架构应用于新问题。

使用 AutoML，机器学习爱好者可以使用 Python 语言使用机器学习或深度学习模型。此外，以下是 AutoML 自动化的机器学习生命周期或学习过程中发生的步骤：

• 原始数据处理
• 特征工程
• 模型选择
• 超参数优化和参数优化
• 考虑业务和技术限制的部署
• 评估指标选择
• 监控和问题检查
• 结果分析

AutoML 的优点

• 性能：AutoML 自动执行大部分步骤并提供出色的性能。
• 效率：通过加速机器学习过程并缩短训练模型所需的时间来提供良好的效率。
• 成本节省：由于它节省了机器学习模型的时间和学习过程，因此也降低了开发 ML 模型的成本。
• 可访问性：AutoML 使背景知识有限的人能够通过使其易于使用机器学习来利用 ML 模型。
• ML 的民主化：AutoML 通过使任何人都可以轻松使用，从而民主化了机器学习，从而最大化了其优势。

AutoML 的缺点

• 缺乏人类专业知识：AutoML 可以被视为人类知识的替代品，但仍然需要人类的监督、解释和决策。
• 定制化有限：某些 AutoML 系统上的定制化可能性有限，可能难以微调模型以满足特定需求。
• 对数据质量的依赖：所提供数据的准确性和相关性对 AutoML 至关重要。有偏见、嘈杂或缺失的数据可能会影响生成模型的质量和性能。
• 实施复杂性：尽管 AutoML 使机器学习的许多部分变得更容易，但将 AutoML 框架集成到现有流程中可能需要更多时间和技术知识。
• 平台成熟度不足：由于 AutoML 仍然是一个相对年轻且正在发展的领域，某些平台可能仍处于开发阶段，需要改进。

AutoML 的应用

AutoML 与传统机器学习有共同的用例。其中一些包括：

• 图像识别：AutoML 也用于人脸识别等图像识别中。
• 风险评估：对于银行、金融和保险，可用于风险评估和管理。
• 网络安全：在网络安全领域，可用于风险监控、评估和测试。
• 客户支持：客户支持，可用于聊天机器人中的情感分析，提高客户支持团队的效率。
• 恶意软件和垃圾邮件：为了检测恶意软件和垃圾邮件，AutoML 可以生成自适应的网络威胁。
• 农业：在农业领域，可用于加速质量检测过程。
• 营销：在营销领域，AutoML 用于预测分析和提高参与率。此外，它还可以用于提高社交媒体上行为营销活动的效率。
• 娱乐：在娱乐领域，可作为内容选择引擎。
• 零售：在零售业，AutoML 可用于提高利润并减少库存。

结论

AutoML 通过机械化和处理过程，在实现人工智能民主化方面取得了巨大进步。它允许具有有限人工智能技能的人解决 ML 模型的强大功能。本文介绍了 AutoML，讨论了流行的平台和工具，解释了其工作原理，并探讨了其优点、缺点和应用。通过不断了解 AutoML 的最新进展，个人可以充分利用其在各个行业各种用例中的潜力。