Ti sei mai chiesto come le aziende sviluppano e addestrano modelli di machine learning senza esperti? Ebbene, il segreto sta nel campo dell’Automated Machine Learning (AutoML). AutoML semplifica il processo di creazione e ottimizzazione di modelli di machine learning per consentire alle organizzazioni di sfruttare la potenza di queste tecnologie. La Figura 1 fornisce un visualAutoML. In questo blog, esploreremo alcuni dei suoi principali vantaggi e limiti. Preparati a rimanere stupito dalla potenza di AutoML.

obiettivi formativi

• Comprendere le nozioni di base di AutoML e i suoi metodi
• Esplora i principali vantaggi derivanti dall'utilizzo di AutoML
• Comprendere i limiti di AutoML
• Comprendi l'impatto pratico di AutoML

Questo articolo è stato pubblicato come parte di Blogathon sulla scienza dei dati.

Sommario

1. Cos'è AutoML?
2. Metodi di AutoML: una panoramica completa
3. ML semplice: i meriti di AutoML
4. AutoML: uno sguardo più da vicino agli svantaggi
5. AutoML in pratica: in che modo le aziende stanno automatizzando il machine learning?
6. Conclusione

Cos'è AutoML? Il futuro dell'apprendimento automatico

AutoML rappresenta una svolta nel campo dell'apprendimento automatico. Si tratta di un training di modelli di machine learning per automatizzare il processo di selezione e messa a punto degli algoritmi. Ciò include tutto, dalla preelaborazione dei dati alla selezione del modello più adatto per l'attività specifica. Gli strumenti AutoML gestiscono le attività di ottimizzazione degli iperparametri e di selezione dei modelli, che in genere richiedono tempo e competenza. Con AutoML, gli utenti senza esperienza nell'apprendimento automatico possono addestrare modelli ad alte prestazioni con il minimo sforzo. Che tu sia un piccolo imprenditore, un ricercatore o un data scientist, AutoML ti aiuta a raggiungere i tuoi obiettivi con meno tempo e fatica. Esempi di piattaforme AutoML popolari includono Google Cloud AutoML, H2O.ai e DataRobot.

AutoML fornisce un'intelligenza artificiale spiegabile per migliorare l'interpretabilità del modello. Ciò consente ai data scientist di comprendere come il modello effettua previsioni, il che è particolarmente utile nel settore sanitario, finanziario e nei sistemi autonomi. Questo può essere utilizzato per identificare errori nei dati e prevenire previsioni errate. Ad esempio, AutoML può essere utilizzato nella fognosi sanitaria analizzando immagini mediche, nella finanza per il rilevamento di frodi, nella vendita al dettaglio per consigli sui prodotti e nei trasporti per le auto a guida autonoma. La Figura 2 mostra il processo AutoML.

Fonte: witside.com

metodi: una panoramica completa

AutoML automatizza l'uso dell'apprendimento automatico per problemi del mondo reale. Ciò include attività come la selezione dell'algoritmo, l'ottimizzazione degli iperparametri e i metodi Frent in fase di sviluppo per affrontare i vari aspetti del problema. Di seguito sono riportati alcuni approcci popolari

• Ricerca architettura neurale (NAS): Questo metodo utilizza un algoritmo di ricerca per trovare automaticamente la migliore architettura di rete neurale per una determinata attività e set di dati.
• Ottimizzazione bayesiana: Questo metodo utilizza un modello probabilistico per guidare la ricerca del miglior set di iperparametri per un dato modello e set di dati.
• Algoritmi evolutivi: Questo metodo utilizza algoritmi evolutivi come algoritmi genetici o ottimizzazione dello sciame di particelle per cercare il miglior insieme di iperparametri del modello.
• Metodi basati sul gradiente: Questo metodo utilizza tecniche di ottimizzazione basate sul gradiente come la discesa del gradiente, Adam e così via, per ottimizzare gli iperparametri del modello.
• Trasferire l'apprendimento: Questo metodo utilizza un modello pre-addestrato su un'attività o un set di dati simile come punto di partenza e quindi lo ottimizza sull'attività e sul set di dati di destinazione.
• Metodi d'insieme: Questo metodo combina più modelli per creare un modello finale più robusto e accurato.
• Metodi multimodali: Questo metodo utilizza più modalità di dati come immagini, testo e audio per addestrare i modelli e migliorare le prestazioni.
• Meta-apprendimento: Questo metodo utilizza un modello per apprendere come apprendere dai dati, il che può migliorare l'efficienza del processo di selezione del modello.
• Apprendimento a colpo singolo o a pochi colpi: Questo metodo può imparare a riconoscere nuove classi solo da uno o pochi esempi.

AutoML è ampiamente classificato in selezione del modello e ottimizzazione degli iperparametri, come mostrato nella Figura 3. Molti si differenziano per l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti.

Fonte: speakerdeck.com 

Machine learning semplice: i meriti di AutoML nel machine learning

AutoML semplifica il processo di machine learning e apporta numerosi vantaggi, alcuni dei quali sono riportati di seguito:

AutoML offre numerosi vantaggi a data scientist e ingegneri che risparmiano tempo e risorse automatizzando attività noiose e dispendiose in termini di tempo. Ciò migliora anche l'interpretabilità del modello fornendo un'intelligenza artificiale spiegabile. Questi vantaggi combinati rendono AutoML uno strumento prezioso in molti settori e applicazioni.

AutoML: gli svantaggi

AutoML è diventato uno strumento popolare per data scientist e analisti. Tuttavia, presenta dei limiti. Di seguito sono riportate le seguenti limitazioni

• Controllo limitato sulla selezione del modello e sul processo di ottimizzazione degli iperparametri: I metodi AutoML funzionano in base ad algoritmi e impostazioni predefiniti e gli utenti potrebbero avere un controllo limitato sul modello finale.
• Interpretabilità limitata del modello risultante: I metodi AutoML possono essere opachi, rendendo difficile comprendere il modo in cui il modello effettua le sue previsioni.
• Costi più elevati rispetto alla progettazione e al training manuale di un modello: Gli strumenti e l'infrastruttura AutoML possono essere costosi da implementare e mantenere.
• Difficoltà nell’incorporare la conoscenza specifica del dominio nel modello: AutoML si basa su dati e algoritmi predefiniti, che possono essere meno efficaci quando si incorporano conoscenze specifiche del dominio.
• Potenziale scarso rendimento in casi limite o distribuzioni insolite dei dati: I metodi AutoML potrebbero non funzionare bene su dati significativamente diversi dai dati di training.
• Supporto limitato per determinati modelli o attività: i metodi AutoML potrebbero non essere adatti a tutti modelli o compiti.
• Dipendenza da grandi quantità di dati etichettati: I metodi AutoML richiedono in genere grandi quantità di dati etichettati per addestrare i modelli in modo efficace.
• Capacità limitata di gestire dati con valori mancanti o errori: I metodi AutoML potrebbero non funzionare bene con dati con valori mancanti o errori.
• Capacità limitata di spiegare le previsioni e le decisioni del modello: I metodi AutoML possono essere opachi, rendendo difficile capire come il modello effettua le sue previsioni, il che può rappresentare un problema per determinate applicazioni e settori.
• Sovrapposizione: I metodi AutoML possono portare a un adattamento eccessivo dei dati di training se non adeguatamente monitorati, il che può comportare prestazioni scadenti su nuovi dati invisibili.

AutoML è un potente strumento per automatizzare il processo di apprendimento automatico, ma presenta dei limiti. È importante considerare queste limitazioni in presenza di supervisione di esperti per convalidare i risultati.

AutoML in pratica: in che modo le aziende stanno automatizzando il machine learning?

AutoML automatizza il processo di creazione e ottimizzazione dei modelli di machine learning. Questo metodo utilizza algoritmi per cercare il modello e gli iperparametri migliori anziché fare affidamento sull'esperienza umana. AutoML include una maggiore efficienza e la capacità di gestire grandi quantità di dati. Può essere utile in caso di carenza di professionisti esperti nell'apprendimento automatico. Tuttavia, esistono anche limitazioni per AutoML. Può essere computazionalmente costoso e difficile interpretare i risultati del processo di ricerca automatizzato. Inoltre, l'uso pratico di AutoML è limitato dalla qualità dei dati e dalla disponibilità delle risorse computazionali. In pratica, AutoML viene utilizzato principalmente per migliorare la produttività e le prestazioni del modello industriale in scenari come immagini, parlato, testo e altre forme di dati.

Key Takeaways:

• Semplificare il processo di creazione e addestramento dei modelli.
• AutoML presenta limitazioni come la mancanza di controllo sul processo di selezione del modello, enormi requisiti di dati, costi computazionali e problemi di overfitting.
• La supervisione di esperti è importante per convalidare i risultati di AutoML e contrastare le limitazioni disponibili.
• AutoML migliorerà le prestazioni e l'usabilità grazie ai recenti progressi nel meta-learning e nell'apprendimento attivo.

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