Автоматизированное машинное обучение относится к использованию автоматизированных процессов и инструментов для рационализации и упрощения процесса разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Платформы и инструменты AutoML автоматизируют различные этапы конвейера машинного обучения, такие как предварительная обработка данных, разработка функций, выбор модели, настройка гиперпараметров и оценка модели. Это помогает пользователям экономить время и силы за счет сокращения ручного процесса проб и ошибок, который часто сопровождает традиционную разработку машинного обучения.
В этой статье я расскажу об AutoML.
ЧТО?
PyCaret – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на языке Python, которая автоматизирует рабочие процессы машинного обучения. Это комплексный инструмент машинного обучения и управления моделями, который экспоненциально ускоряет цикл экспериментов и повышает вашу продуктивность.
ПОЧЕМУ?
Все в одном, без написания кода. Просто запустите функции
Теперь практическая часть: табличные данные (проблема классификации)
- Монтаж
!pip install pycaret
2. Инициализируйте данные и целевую переменную
# init setup
from pycaret.classification import *
reg = setup(data=train,
target= 'Class/ASD',
silent=True
)
3. Доступные модели и сравнить все:
# check available models models()
best_model = compare_models()
print(best_model)
4. Примените данные в лучшей модели
lr = create_model('lr')
5. Настройка гиперпараметров
tuned_lr = tune_model(lr)
6. Постройте модель на основе AUC, драгоценных предубеждений.
plot_model(tuned_lr, plot = 'auc')
plot_model(tuned_lr, plot = 'pr')
7. Матрица путаницы
plot_model(tuned_lr, plot = 'confusion_matrix')
Кроме того, API можно быстро разработать, а затем развернуть на веб-сайте.
Первоначально я полагал, что AutoML сыграет значительную роль, но не пугайтесь; этот тип инструмента просто определяет проблемы, а не их решения.
Использование этих технологий помогает разработчикам быстрее получать результаты.
если вы хотите узнать больше, перейдите по этой ссылке
Кроме того, я использую Python для всей своей работы; если вам интересно, вы можете просмотреть код и результаты в режиме реального времени: ссылка
Я ценю, что вы пришли, люди. Пожалуйста, оставьте комментарий, если эта статья содержит какие-либо вопросы или ошибки. или давайте подключимся через беседу kaggle или linkedin.
Ссылка:
