Co to jest automatyczne uczenie maszynowe?

Co to jest Automatyczne uczenie maszynowe (AutoML)?

Automatyczne uczenie maszynowe, nazywane również AutoML, to proces automatyzacji kompleksowych zadań związanych z budowaniem, trenowaniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego.

Obejmuje szereg technik i narzędzi machine learning zaprojektowanych w taki sposób, aby aplikacja machine learning była prostsza i bardziej wydajna. Zamiast polegać na ekspertach data science, którzy ręcznie wykonują każdy krok - od wstępnego przetwarzania danych, inżynierii funkcji i wyboru funkcji, po wybór algorytmów i optymalizację hiperparametrów - systemy AutoML mają na celu zautomatyzowanie tych często czasochłonnych i złożonych procesów.

Pozwala to na tworzenie skutecznych algorytmów uczenia maszynowego przy minimalnym zaangażowaniu człowieka, otwierając moc machine learning na szersze grono odbiorców.

Kluczowe cele AutoML

Rozwój i przyjęcie AutoML opiera się na kilku kluczowych celach:

• Dostępność Jednym z głównych celów jest demokratyzacja uczenia nadzorowanego maszynowo poprzez udostępnienie go osobom, które mogą nie posiadać głębokiej wiedzy w zakresie szkolenia lub programowania data science. Są wśród nich eksperci w dziedzinie domen, analitycy biznesowi i deweloperzy, którzy mogą wykorzystywać narzędzia AutoML do budowania rozwiązań pod kątem specyficznych potrzeb.
   
• Wydajność i produktywność: AutoML ma na celu znaczne zwiększenie produktywności data scientists poprzez automatyzację powtarzalnych i żmudnych kroków ML i zadań. Pozwala to zyskać czas na skoncentrowanie się na bardziej strategicznych aspektach projektu, takich jak formułowanie problemów, interpretacja danych i komunikacja wyników.
   
• Wydajność: Dzięki systematycznemu badaniu szerokiej gamy architektur modeli i hiperparametrów, AutoML może często identyfikować modele o wysokiej wydajności, które mogą być pomijane w ręcznym wyszukiwaniu. Celem jest uzyskanie optymalnej dokładności predykcyjnej i mocy.
   
• Szybkość. Automatyzacja potoku opracowywania modeli przyspiesza czas, jaki potrzebny jest na przejście z danych surowych na model wdrażalny w potoku uczenia maszynowego. Jest to niezwykle istotne w przypadku szybko rozwijających się środowisk, w których potrzebne są szybkie spostrzeżenia i rozwiązania.

Narzędzia AutoML mogą również pomóc w odtworzeniu MLOps poprzez standaryzację procesu i monitorowanie konfiguracji oraz kroków podjętych w celu zbudowania modelu.

Ułatwia skalowanie aplikacji machine learning w organizacji, umożliwiając tworzenie i utrzymywanie większej liczby modeli przy mniejszych zasobach. AutoML może stanowić punkt odniesienia dla wydajności modelu, z którym można porównać modele tworzone ręcznie.

Wyzwania związane z tradycyjnym uczeniem maszynowym

Tradycyjny rozwój machine learning jest procesem bardzo iteracyjnym i często żmudnym, pełnym wyzwań:

• Czasochłonne i pochłaniające duże zasoby: Droga od surowych danych do modelu gotowego do wdrożenia obejmuje wiele etapów, w tym czyszczenie danych, wstępne przetwarzanie, inżynierię funkcji, wybór modeli, dostosowywanie hiperparametrów i walidację. Każdy z tych etapów może wymagać znacznego czasu i zasobów obliczeniowych. Inżynieria funkcji i optymalizacja hiperparametrów są szczególnie znane z tego, że wymagają bardzo dużego nakładu pracy.
   
• Wymaga specjalistycznej wiedzy : Budowanie efektywnego uczenia maszynowego wymaga zazwyczaj dogłębnego zrozumienia różnych algorytmów, zasad statystycznych, technik przetwarzania danych i umiejętności programowania. Eksperci zajmujący się tymi dziedzinami (data scientists, inżynierowie machine learning) są skąpi, a zatem kosztowni.
   
• Złożoność wyboru i dostrajania modelu: Przy tak szerokiej gamie dostępnych algorytmów do treningu i jeszcze większej przestrzeni możliwych konfiguracji hiperparametrycznych dla każdego z nich, wybór optymalnej kombinacji dla danego problemu może być niezwykle trudny. Często wiąże się to ze znaczącą liczbą prób i błędów, w dużej mierze opierając się na doświadczeniu i intuicji data scientists.
   
• Trudności w odtwarzalności i skalowalności: Zapewnienie odtwarzalności wyników może być trudne, jeśli proces przetwarzania danych nie jest starannie udokumentowany i znormalizowany. Skalowanie ręcznych działań w wielu projektach lub większych zbiorach danych również stanowi poważne przeszkody.

Faktem jest również, że ręczny workflow jest podatny na błędy ludzkie i uprzedzenia poznawcze, które mogą mimowolnie wpływać na wybór lub ocenę modelu, prowadząc do nieoptymalnych lub niesprawiedliwych wyników.

Korzyści z automatyzacji

Automatyzacja uczenia maszynowego oferuje przekonujące rozwiązania tych wyzwań i przynosi liczne korzyści:

• Zwiększona szybkość i skuteczność: AutoML znacznie przyspiesza cykl rozwoju modelu. Automatyzacja powtarzalnych zadań, takich jak dostrajanie hiperparametryczne i wybór modelu, pozwala znacznie przyspieszyć iteracje i eksperymenty, skracając czas wprowadzenia na rynek rozwiązań opartych na ML.
   
• Wysoka wydajność Data scientists mogą przenieść wiele bardziej żmudnych aspektów budowania modeli na systemy AutoML. Pozwala to na skoncentrowanie się na działaniach o wyższej wartości, takich jak rozwiązywanie problemów, zrozumienie potrzeb biznesowych, interpretacja wyników i zapewnienie etycznego wdrażania sztucznej inteligencji.
   
• Demokratyzacja machine learning: Narzędzia AutoML znacznie obniżają barierę wejścia na rynek, umożliwiając osobom posiadającym mniej specjalistyczną wiedzę, takim jak eksperci w dziedzinie domen, analitycy biznesowi i programiści oprogramowania, skuteczne budowanie i wykorzystywanie modeli machine learning. Pozwala to na szersze osadzenie możliwości sztucznej inteligencji w organizacji.

Dzięki systematycznemu badaniu szerszego zakresu algorytmów treningowych, technik przetwarzania funkcji i ustawień hiperparametrów, niż jest to zazwyczaj możliwe dzięki wysiłkom ręcznym, AutoML może często odkrywać modele wykorzystujące wysoką wydajność i uogólnienie.

Klasyfikacja i regresja

Klasyfikacja i regresja to podstawowe zadania uczenia nadzorowanego, w których AutoML szczególnie się wyróżnia.

W przypadku problemów z klasyfikacją, które obejmują przewidywanie etykiety kategorycznej (np. spamu lub braku spamu, odejścia klientów lub braku odejścia, diagnostykę medyczną), systemy Auto ML mogą szybko przetestować różne algorytmy, takie jak regresja logistyczna, maszyny wektorów wsparcia, drzewa decyzyjne i metody zespołowe, a także użyć inżynierii funkcji i hiperparametrycznego strojenia, aby zbudować bardzo dokładne klasyfikatory.

Podobnie w przypadku zadań regresji, które mają na celu przewidywanie ciągłej wartości liczbowej (np. ceny domów, wartości zapasów, prognozy sprzedaży, temperatury), Auto ML automatyzuje proces wyszukiwania najlepiej dopasowanych modeli, obsługę skalowania funkcji i transformacji, aby zoptymalizować wydajność dla metryk, takich jak Mean Squared Error lub R-squared.

Dzięki temu firmy mogą szybko korzystać z narzędzi do wykrywania oszustw, oceny ryzyka, prognozowania zapotrzebowania i spersonalizowanego marketingu.

Computer Vision

W dziedzinie obrazów komputerowych AutoML jest coraz częściej używany do realizacji zadań, które tradycyjnie wymagają pogłębionej wiedzy w zakresie przetwarzania obrazów i projektowania sieci neuronowych.

Automatyczne uczenie maszynowe, zwłaszcza za pomocą technik, takich jak wyszukiwanie architekturą neuronową (NAS) i automatyczne uczenie transferowe z wykorzystaniem wstępnie wytrenowanych modeli, pomaga w automatycznym projektowaniu i optymalizacji konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) w zadaniach, takich jak klasyfikacja obrazu (np. identyfikacja obiektów na obrazach), wykrywanie obiektów (lokalizowanie i klasyfikowanie wielu obiektów w obrazie) oraz segmentacja obrazu (podział obrazu na znaczące segmenty).

Umożliwia to szybszy rozwój zastosowań w takich obszarach, jak analiza obrazu medycznego (np. identyfikacja nowotworów w skanach), autonomiczna jazda (np. rozpoznawanie pieszych i pojazdów) oraz kontrola wizualna w celu kontroli jakości w produkcji.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

AutoML ma również znaczący wpływ na przetwarzanie języka naturalnego, upraszczając tworzenie modeli, które rozumieją i przetwarzają język ludzki.

Powszechne zastosowania NLP korzystające z AutoML obejmują klasyfikację tekstu (np. analizę opinii klientów, kategoryzację tematyczną artykułów, filtrowanie spamu), rozpoznawanie nazwanych jednostek (identyfikację kluczowych jednostek, takich jak nazwy, lokalizacje i organizacje w tekście), a nawet aspekty generowania lub tłumaczenia języka.

Narzędzia AutoML mogą automatyzować wybór i dostosowywanie różnych etapów wstępnego przetwarzania tekstu, osadzania słów (takich jak Word2Vec lub GloVe) oraz architektur modeli (od tradycyjnych modeli do powtarzających się sieci neuronowych (RNN) lub transformatorów), ułatwiając tworzenie aplikacji, takich jak chatboty w użyciu, systemy rekomendacji treści i zestawy narzędzi oparte na analizie danych tekstowych na dużą skalę.

Zastosowania branżowe

Poza tymi specyficznymi kategoriami zadań, wykorzystanie AutoML pozwala na dostarczanie wartości do wielu branż, umożliwiając szybsze i skuteczniejsze wdrażanie dostosowanych do potrzeb rozwiązań AI:

• Finanse Do punktacji kredytowej, nauki o wykrywaniu oszustw, handlu algorytmicznego i zarządzania relacjami z klientami. AutoML pomaga instytucjom finansowym szybko budować solidne modele i jednocześnie dostosowywać się do zmieniającej się dynamiki rynku i wymogów regulacyjnych.
   
• Healthcare Science: W przewidywaniu i diagnostyce chorób na podstawie danych pacjentów, odkrywaniu leków poprzez analizę struktur molekularnych, analizie obrazów medycznych (jak wspomniano w Computer Vision) i nauce do personalizowania planów leczenia.
   
• Sprzedaż detaliczna i e-commerce: Do prognozowania popytu, z wykorzystaniem segmentacji klientów, spersonalizowanych silników rekomendacji, prognozowania rezygnacji i dynamicznych strategii cenowych.
   
• Przemysł wytwórczy: W zakresie konserwacji predykcyjnej mającej na celu przewidywanie awarii sprzętu, kontroli jakości poprzez inspekcję automatyczną, optymalizację łańcucha dostaw oraz udoskonalanie procesów produkcyjnych.
   
• Marketing Do przewidywania wartości klientów w całym okresie ich istnienia, optymalizacji kampanii, analizy sentymentu w odniesieniu do postrzegania marki i punktacji leadów.
   
• Telekomunikacja: Przewiduj rezygnację klientów, optymalizuj wydajność sieci i wykrywaj oszustwa.