Русская Википедия:Автоматическое машинное обучение

Материал из Онлайн справочника
Перейти к навигацииПерейти к поиску

Автоматическое машинное обучение (AutoML) — процесс автоматизации сквозного процесса применения машинного обучения к задачам реального мира. В типичном приложении машинного обучения пользователь должен применить подходящие методы предварительной обработки данных, конструирования признаков, выделения признаков и Шаблон:Не переведено 5, которые делают набор данных пригодным для машинного обучения. После этих шагов работник должен осуществить Шаблон:Не переведено 5 и оптимизацию гиперпараметров для максимизации прогнозируемой производительности конечной модели. Поскольку многие из этих шагов не могут осуществить люди, не будучи экспертами, был предложен подход AutoML как основанное на искусственном интеллекте решение для всё возрастающей необходимости применения машинного обучения[1][2]. Автоматизация сквозного процесса применения машинного обучения даёт преимущество получения более простых решений, более быстрого создания таких решений и моделей, которые часто превосходят модели, построенные вручную.

Автоматическое машинное обучение может иметь целью различные стадии процесса[2]:

Примечания

Шаблон:Примечания

Литература

Шаблон:Rq Шаблон:Машинное обучение