기업이 전문가 없이 기계 학습 모델을 개발하고 교육하는 방법이 궁금하십니까? 그 비밀은 AutoML(Automated Machine Learning) 분야에 있습니다. AutoML은 조직이 이러한 기술의 힘을 활용할 수 있도록 기계 학습 모델을 구축하고 조정하는 프로세스를 간소화합니다. 그림 1은 visualAutoML을 제공합니다. 이 블로그에서는 몇 가지 주요 이점과 제한 사항을 살펴보겠습니다. 의 힘에 놀랄 준비를 하십시오. AutoML.
학습 목표
- AutoML의 기본 사항 및 방법 이해
- AutoML 사용의 주요 이점 살펴보기
- AutoML의 한계 이해
- AutoML의 실질적인 영향 이해
이 기사는 데이터 과학 Blogathon.
차례
- AutoML이란 무엇입니까?
- AutoML의 방법: 포괄적인 개요
- 손쉬운 ML: AutoML의 장점
- AutoML: 단점 자세히 살펴보기
- 실제 AutoML: 기업은 기계 학습을 어떻게 자동화하고 있습니까?
- 결론
AutoML이란 무엇입니까? 기계 학습의 미래
AutoML은 기계 학습 분야의 게임 체인저입니다. 알고리즘을 선택하고 튜닝하는 과정을 자동화하기 위한 기계 학습 모델의 훈련입니다. 여기에는 데이터 전처리에서 주어진 작업에 가장 적합한 모델 선택에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. AutoML 도구는 일반적으로 시간과 전문성이 필요한 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 선택 작업을 처리합니다. AutoML을 사용하면 기계 학습 경험이 없는 사용자도 최소한의 노력으로 고성능 모델을 교육할 수 있습니다. 소기업 소유주, 연구원, 데이터 과학자 등 누구나 AutoML을 사용하면 적은 시간과 노력으로 목표를 달성할 수 있습니다. 널리 사용되는 AutoML 플랫폼의 예로는 Google Cloud AutoML, H2O.ai 및 DataRobot이 있습니다.
AutoML은 설명 가능한 AI를 제공하여 모델의 해석 가능성을 향상시킵니다. 이를 통해 데이터 과학자는 모델이 예측을 수행하는 방법을 이해할 수 있으며 이는 특히 의료, 금융 및 자율 시스템에 유용합니다. 이것은 데이터의 편향을 식별하고 잘못된 예측을 방지하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AutoML은 의료 이미지 분석을 통한 의료 안개증, 사기 탐지를 위한 금융, 제품 추천을 위한 소매, 자율 주행 자동차를 위한 운송에 사용될 수 있습니다. 그림 2는 AutoML 프로세스를 보여줍니다.
출처 – witside.com
ethods: 포괄적인 개요
AutoML은 실제 문제에 대한 기계 학습 사용을 자동화합니다. 여기에는 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 최적화와 같은 작업이 포함되며, 문제의 다양한 측면을 다루기 위해 개발 중인 frent 방법이 있습니다. 몇 가지 인기있는 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 신경망 아키텍처 검색(NAS): 이 방법은 검색 알고리즘을 사용하여 주어진 작업 및 데이터 세트에 대한 최상의 신경망 아키텍처를 자동으로 찾습니다.
- 베이지안 최적화: 이 방법은 확률 모델을 사용하여 주어진 모델 및 데이터 세트에 대한 최상의 하이퍼 매개변수 세트 검색을 안내합니다.
- 진화 알고리즘: 이 방법은 유전자 알고리즘 또는 입자 군집 최적화와 같은 진화 알고리즘을 사용하여 최상의 모델 하이퍼파라미터 세트를 검색합니다.
- 그라데이션 기반 방법: 이 방법은 그래디언트 디센트, Adam 등과 같은 그래디언트 기반 최적화 기술을 사용하여 모델 하이퍼파라미터를 최적화합니다.
- 전이 학습: 이 방법은 유사한 작업 또는 데이터 세트에서 사전 훈련된 모델을 시작점으로 사용한 다음 대상 작업 및 데이터 세트에서 미세 조정합니다.
- 앙상블 방법: 이 방법은 여러 모델을 결합하여 보다 강력하고 정확한 최종 모델을 생성합니다.
- 다중 모드 방법: 이 방법은 이미지, 텍스트 및 오디오와 같은 여러 데이터 형식을 사용하여 모델을 교육하고 성능을 향상시킵니다.
- 메타 학습: 이 방법은 모델을 사용하여 데이터에서 학습하는 방법을 학습하므로 모델 선택 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
- 원샷 또는 퓨샷 학습: 이 방법은 단 하나 또는 몇 가지 예에서 새 클래스를 인식하는 방법을 학습할 수 있습니다.
AutoML은 그림 3과 같이 크게 모델 선택과 하이퍼파라미터 튜닝으로 분류됩니다.
출처 – speakerdeck.com
손쉬운 기계 학습: 기계 학습에서 AutoML의 장점
AutoML은 기계 학습 프로세스를 단순화하고 많은 이점을 제공하며 그 중 일부는 다음과 같습니다.
- 시간 절약: 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝 프로세스를 자동화하면 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어의 시간을 크게 절약할 수 있습니다.
- 접근성 : AutoML을 사용하면 기계 학습에 대한 경험이 거의 또는 전혀 없는 사용자가 고성능 모델을 교육할 수 있습니다.
- 성능 향상 : AutoML 방법은 종종 수동 방법보다 더 나은 모델 아키텍처와 하이퍼파라미터 설정을 찾을 수 있으므로 모델 성능이 향상됩니다.
- 대량의 데이터 처리: AutoML은 많은 양의 데이터를 처리하고 더 많은 기능을 사용해도 최상의 모델을 찾을 수 있습니다.
- 확장성: AutoML은 대규모 데이터 세트 및 복잡한 모델로 확장할 수 있으므로 빅 데이터 및 고성능 컴퓨팅 환경에 매우 적합합니다.
- 다재: AutoML은 의료, 금융, 소매 및 운송을 비롯한 다양한 산업 및 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
- 비용 효율적인 : AutoML은 육체 노동과 전문 지식의 필요성을 줄임으로써 장기적으로 리소스와 비용을 절약할 수 있습니다.
- 인적 오류 위험 감소: 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝 프로세스를 자동화하면 인적 오류의 위험을 줄이고 결과의 재현성을 높일 수 있습니다.
- 향상된 효율성: AutoML은 다른 도구 및 프로세스와 통합되어 데이터 파이프라인의 효율성을 높일 수 있습니다.
- 여러 데이터 양식 처리: AutoML은 이미지, 텍스트 및 오디오와 같은 여러 데이터 형식을 처리하여 모델을 교육하고 성능을 향상할 수 있습니다.
AutoML은 지루하고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 시간과 리소스를 절약하는 데이터 과학자와 엔지니어에게 여러 가지 이점을 제공합니다. 이것은 또한 설명 가능한 AI를 제공하여 모델의 해석 가능성을 향상시킵니다. 이러한 결합된 이점 덕분에 AutoML은 많은 산업 및 애플리케이션에서 유용한 도구입니다.
AutoML: Athe 단점
AutoML은 데이터 과학자와 분석가에게 인기 있는 도구가 되었습니다. 그러나 한계가 있습니다. 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.
- 모델 선택 및 하이퍼파라미터 조정 프로세스에 대한 제한된 제어: AutoML 방법은 사전 정의된 알고리즘 및 설정을 기반으로 작동하며 사용자는 최종 모델에 대한 제어가 제한될 수 있습니다.
- 결과 모델의 제한된 해석 가능성: AutoML 방법은 불투명할 수 있으므로 모델이 예측을 수행하는 방식을 이해하기 어렵습니다.
- 수동으로 모델을 설계하고 교육하는 것보다 높은 비용: AutoML 도구 및 인프라는 구현 및 유지 관리 비용이 많이 들 수 있습니다.
- 영역별 지식을 모델에 통합하기 어려움: AutoML은 도메인별 지식을 통합할 때 덜 효과적일 수 있는 데이터 및 사전 정의된 알고리즘에 의존합니다.
- 에지 케이스 또는 비정상적인 데이터 분포에서 성능 저하 가능성: AutoML 방법은 교육 데이터와 크게 다른 데이터에서 잘 수행되지 않을 수 있습니다.
- 특정 모델 또는 작업에 대한 제한된 지원: AutoML 방법은 모든 모델 또는 작업에 적합하지 않을 수 있습니다. 모델 또는 작업.
- 많은 양의 레이블이 지정된 데이터에 대한 의존성: AutoML 방법은 일반적으로 모델을 효과적으로 교육하기 위해 많은 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다.
- 누락된 값이나 오류가 있는 데이터를 처리하는 제한된 기능: AutoML 메서드는 누락된 값이나 오류가 있는 데이터에서 잘 수행되지 않을 수 있습니다.
- 모델의 예측 및 결정을 설명하는 제한된 기능: AutoML 방법은 불투명할 수 있으므로 모델이 예측을 수행하는 방법을 이해하기 어려울 수 있으며 이는 특정 애플리케이션 및 산업에서 문제가 될 수 있습니다.
- 과적합: AutoML 방법은 적절하게 모니터링되지 않으면 교육 데이터에 대한 과적합으로 이어질 수 있으며, 이는 보이지 않는 새로운 데이터에서 성능이 저하될 수 있습니다.
AutoML은 기계 학습 프로세스를 자동화하는 강력한 도구이지만 한계가 있습니다. 결과를 검증하기 위해 전문가의 감독 하에 이러한 한계를 고려하는 것이 중요합니다.
실제 AutoML: 기업은 기계 학습을 어떻게 자동화하고 있습니까?
AutoML의 몇 가지 실용적인 예는 다음과 같습니다.
- 구글의 AutoML 비전 사용자가 맞춤형 교육을 할 수 있습니다. 기계 학습 모델 thmage 데이터셋을 이용한 이미지 인식
- H2O.ai의 AutoML 데이터 과학자와 분석가가 코드를 작성하지 않고도 기계 학습 모델을 자동으로 교육하고 최적화할 수 있습니다.
- 데이터로봇 사기 감지, 고객 이탈 예측 및 예측 유지 관리를 포함하여 광범위한 사용 사례에 대한 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 평가 및 배포할 수 있는 AutoML 플랫폼을 제공합니다.
- 아마존 세이지 메이커 데이터 과학자와 개발자가 머신 러닝 모델을 규모에 맞게 빠르게, 교육 및 배포할 수 있도록 하는 완전 관리형 서비스입니다.
- IBM 왓슨 오토AI 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하는 프로세스를 자동화하고 사용자가 모델의 의사 결정 프로세스를 이해하는 데 도움이 되는 해석 및 설명 가능성 기능을 제공하는 플랫폼입니다.
- 마이크로소프트 애저 ML AutoML 기능을 포함하여 기계 학습 모델을 구축, 배포 및 관리하기 위한 광범위한 도구 및 서비스를 제공하는 클라우드 기반 플랫폼입니다.
다음은 기업이 다양한 산업에서 AutoML을 활용하여 모델 구축 및 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하여 데이터 과학자가 모델 선택 및 평가에 집중할 수 있도록 하는 몇 가지 예입니다.
결론
AutoML은 기계 학습 모델을 구축하고 조정하는 프로세스를 자동화합니다. 이 방법은 사람의 전문 지식에 의존하지 않고 알고리즘을 사용하여 최상의 모델과 하이퍼파라미터를 검색합니다. AutoML에는 향상된 효율성과 많은 양의 데이터를 처리하는 기능이 포함됩니다. 숙련된 기계 학습 실무자가 부족한 상황에서 유용할 수 있습니다. 그러나 AutoML에도 한계가 있습니다. 자동 검색 프로세스의 결과를 해석하는 것은 계산 비용이 많이 들고 어려울 수 있습니다. 또한 AutoML의 실제 사용은 데이터의 품질과 컴퓨팅 리소스의 가용성에 의해 제한됩니다. 실제로 AutoML은 이미지, 음성, 텍스트 및 기타 형식의 데이터와 같은 시나리오에서 산업 생산성 및 모델 성능을 입증하는 데 주로 사용됩니다.
주요 집 약 :
- 모델 구축 및 학습 프로세스를 간소화합니다.
- AutoML은 모델 선택 프로세스에 대한 제어 부족, 막대한 데이터 요구 사항, 계산 비용 및 과적합 문제와 같은 제한 사항이 있습니다.
- 전문가의 감독은 사용 가능한 제한에 대응하기 위해 AutoML의 결과를 검증하는 데 중요합니다.
- AutoML은 최근의 메타 학습 및 능동적 학습 발전을 통해 성능과 사용성을 향상시킬 것입니다.
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- 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/01/the-future-of-machine-learning-automl/
