AutoML: Изчерпателно ръководство за автоматизиран избор на модели

В днешния свят, управляван от данни, машинното обучение (МО) се превърна в незаменим инструмент за бизнеса в различни индустрии. Въпреки това, изграждането и внедряването на ефективни модели за МО често изисква значителна експертиза, време и ресурси. Тук се намесва автоматизираното машинно обучение (AutoML). AutoML има за цел да демократизира МО, като автоматизира целия процес на изграждане и внедряване на МО модели, правейки го достъпен за по-широка аудитория, включително тези без задълбочени познания в областта на МО.

Това изчерпателно ръководство се фокусира върху един от основните компоненти на AutoML: Автоматизиран избор на модели. Ще разгледаме концепциите, техниките, предимствата и предизвикателствата, свързани с този критичен аспект на AutoML.

Какво е автоматизиран избор на модели?

Автоматизираният избор на модели е процес на автоматично идентифициране на най-добре представящия се МО модел за даден набор от данни и задача от редица кандидат-модели. Той включва изследване на различни архитектури на модели, алгоритми и техните съответни хиперпараметри, за да се намери оптималната конфигурация, която максимизира предварително определен показател за ефективност (напр. точност, прецизност, пълнота, F1-резултат, AUC) върху валидационен набор от данни. За разлика от традиционния избор на модели, който разчита до голяма степен на ръчно експериментиране и експертни познания, автоматизираният избор на модели използва алгоритми и техники за ефективно търсене в пространството на моделите и идентифициране на обещаващи модели.

Мислете за това по следния начин: представете си, че трябва да изберете най-добрия инструмент за конкретен дърводелски проект. Имате кутия с инструменти, пълна с различни триони, длета и рендета. Автоматизираният избор на модели е като да имате система, която автоматично тества всеки инструмент върху вашия проект, измерва качеството на резултата и след това препоръчва най-добрия инструмент за работата. Това ви спестява времето и усилията да изпробвате ръчно всеки инструмент и да разберете кой работи най-добре.

Защо автоматизираният избор на модели е важен?

Автоматизираният избор на модели предлага няколко значителни предимства:

• Повишена ефективност: Автоматизира времеемкия и итеративен процес на ръчно експериментиране с различни модели и хиперпараметри. Това позволява на учените по данни да се съсредоточат върху други критични аспекти на МО поточната линия, като подготовка на данни и инженеринг на признаци.
• Подобрена производителност: Чрез систематично изследване на огромно пространство от модели, автоматизираният избор на модели често може да идентифицира модели, които превъзхождат тези, избрани ръчно дори от опитни учени по данни. Той може да разкрие неочевидни комбинации от модели и настройки на хиперпараметри, които водят до по-добри резултати.
• Намалена пристрастност: Ръчният избор на модели може да бъде повлиян от личните пристрастия и предпочитания на учения по данни. Автоматизираният избор на модели намалява тази пристрастност, като обективно оценява моделите въз основа на предварително определени показатели за ефективност.
• Демократизация на МО: AutoML, включително автоматизираният избор на модели, прави МО достъпно за физически лица и организации с ограничени познания в областта. Това дава възможност на гражданските учени по данни и експертите в дадена област да използват силата на МО, без да разчитат на оскъдни и скъпи специалисти по МО.
• По-бързо време за пускане на пазара: Автоматизацията ускорява жизнения цикъл на разработване на модели, което позволява на организациите да внедряват МО решения по-бързо и да придобият конкурентно предимство.

Ключови техники в автоматизирания избор на модели

При автоматизирания избор на модели се използват няколко техники за ефективно търсене в пространството на моделите и идентифициране на най-добре представящите се модели. Те включват:

1. Оптимизация на хиперпараметри

Оптимизацията на хиперпараметри е процесът на намиране на оптималния набор от хиперпараметри за даден МО модел. Хиперпараметрите са параметри, които не се научават от данните, а се задават преди обучението на модела. Примери за хиперпараметри включват скоростта на обучение в невронна мрежа, броя на дърветата в случайна гора и силата на регуларизация в машина с опорни вектори.

За оптимизация на хиперпараметри се използват няколко алгоритъма, включително:

• Търсене по решетка (Grid Search): Изчерпателно претърсва предварително определена решетка от стойности на хиперпараметри. Въпреки че е лесен за изпълнение, той може да бъде изчислително скъп за пространства с висока размерност на хиперпараметрите.
• Случайно търсене (Random Search): Произволно избира стойности на хиперпараметри от предварително определени разпределения. Често е по-ефективен от търсенето по решетка, особено за пространства с висока размерност.
• Байесова оптимизация (Bayesian Optimization): Изгражда вероятностен модел на целевата функция (напр. точност на валидацията) и го използва за интелигентен избор на следващите стойности на хиперпараметри, които да се оценят. Обикновено е по-ефективна от търсенето по решетка и случайното търсене, особено за скъпи целеви функции. Примерите включват Гаусови процеси и Tree-structured Parzen Estimator (TPE).
• Еволюционни алгоритми: Вдъхновени от биологичната еволюция, тези алгоритми поддържат популация от кандидат-решения (т.е. конфигурации на хиперпараметри) и итеративно ги подобряват чрез селекция, кръстосване и мутация. Пример: Генетични алгоритми

Пример: Разгледайте обучението на машина с опорни вектори (SVM) за класифициране на изображения. Хиперпараметрите за оптимизиране могат да включват типа на ядрото (линейно, радиална базисна функция (RBF), полиномиално), параметъра за регуларизация C и коефициента на ядрото гама. Използвайки Байесова оптимизация, AutoML системата интелигентно ще изпробва комбинации от тези хиперпараметри, ще обучи SVM с тези настройки, ще оцени представянето му върху валидационен набор и след това ще използва резултатите, за да насочи избора на следващата комбинация от хиперпараметри за изпробване. Този процес продължава, докато се намери конфигурация на хиперпараметри с оптимална производителност.

2. Търсене на невронни архитектури (NAS)

Търсенето на невронни архитектури (NAS) е техника за автоматично проектиране на архитектури на невронни мрежи. Вместо ръчно да се проектира архитектурата, NAS алгоритмите търсят оптималната архитектура чрез изследване на различни комбинации от слоеве, връзки и операции. NAS често се използва за намиране на архитектури, които са съобразени с конкретни задачи и набори от данни.

NAS алгоритмите могат да бъдат широко класифицирани в три категории:

• NAS, базиран на обучение с подсилване: Използва обучение с подсилване, за да обучи агент да генерира архитектури на невронни мрежи. Агентът получава награда въз основа на представянето на генерираната архитектура.
• NAS, базиран на еволюционни алгоритми: Използва еволюционни алгоритми за еволюиране на популация от архитектури на невронни мрежи. Архитектурите се оценяват въз основа на тяхната производителност, а най-добре представилите се архитектури се избират за родители на следващото поколение.
• NAS, базиран на градиент: Използва градиентно спускане за директна оптимизация на архитектурата на невронната мрежа. Този подход обикновено е по-ефективен от NAS, базиран на обучение с подсилване и еволюционни алгоритми.

Пример: AutoML Vision на Google използва NAS за откриване на персонализирани архитектури на невронни мрежи, оптимизирани за задачи за разпознаване на изображения. Тези архитектури често превъзхождат ръчно проектираните архитектури на конкретни набори от данни.

3. Мета-обучение

Мета-обучението, известно още като „учене да се учиш“, е техника, която позволява на МО моделите да се учат от предишни преживявания. В контекста на автоматизирания избор на модели, мета-обучението може да се използва за използване на знания, придобити от предишни задачи за избор на модели, за да се ускори търсенето на най-добрия модел за нова задача. Например, една система за мета-обучение може да научи, че определени типове модели са склонни да се представят добре при набори от данни със специфични характеристики (напр. висока размерност, небалансирани класове).

Подходите за мета-обучение обикновено включват изграждане на мета-модел, който прогнозира представянето на различни модели въз основа на характеристиките на набора от данни. Този мета-модел може след това да се използва за насочване на търсенето на най-добрия модел за нов набор от данни, като се дава приоритет на моделите, за които се предвижда да се представят добре.

Пример: Представете си AutoML система, която е била използвана за обучение на модели на стотици различни набори от данни. Използвайки мета-обучение, системата може да научи, че дърветата на решенията са склонни да се представят добре при набори от данни с категорийни признаци, докато невронните мрежи са склонни да се представят добре при набори от данни с числови признаци. Когато бъде представен нов набор от данни, системата може да използва тези знания, за да даде приоритет на дървета на решения или невронни мрежи въз основа на характеристиките на набора от данни.

4. Ансамблови методи

Ансамбловите методи комбинират множество МО модели, за да създадат един, по-стабилен модел. При автоматизирания избор на модели, ансамбловите методи могат да се използват за комбиниране на прогнозите на множество обещаващи модели, идентифицирани по време на процеса на търсене. Това често може да доведе до подобрена производителност и способност за генерализация.

Често срещаните ансамблови методи включват:

• Bagging: Обучава множество модели на различни подмножества от данните за обучение и осреднява техните прогнози.
• Boosting: Обучава модели последователно, като всеки модел се фокусира върху коригиране на грешките, допуснати от предишните модели.
• Stacking: Обучава мета-модел, който комбинира прогнозите на множество базови модели.

Пример: AutoML система може да идентифицира три обещаващи модела: случайна гора, машина за градиентно усилване и невронна мрежа. Използвайки Stacking, системата може да обучи модел на логистична регресия, за да комбинира прогнозите на тези три модела. Полученият Stacking модел вероятно ще надмине по производителност всеки от отделните модели.

Работен процес при автоматизиран избор на модели

Типичният работен процес за автоматизиран избор на модели включва следните стъпки:

1. Предварителна обработка на данни: Почистете и подгответе данните за обучение на модела. Това може да включва обработка на липсващи стойности, кодиране на категорийни признаци и мащабиране на числови признаци.
2. Инженеринг на признаци: Извлечете и трансформирайте съответните признаци от данните. Това може да включва създаване на нови признаци, избиране на най-важните признаци и намаляване на размерността на данните.
3. Дефиниция на пространството на моделите: Дефинирайте набора от кандидат-модели, които да бъдат разгледани. Това може да включва уточняване на типовете модели, които ще се използват (напр. линейни модели, модели, базирани на дървета, невронни мрежи) и диапазона от хиперпараметри, които да се изследват за всеки модел.
4. Избор на стратегия за търсене: Изберете подходяща стратегия за търсене за изследване на пространството на моделите. Това може да включва използване на техники за оптимизация на хиперпараметри, алгоритми за търсене на невронни архитектури или подходи за мета-обучение.
5. Оценка на модела: Оценете представянето на всеки кандидат-модел върху валидационен набор от данни. Това може да включва използване на показатели като точност, прецизност, пълнота, F1-резултат, AUC или други специфични за задачата показатели.
6. Избор на модел: Изберете най-добре представящия се модел въз основа на представянето му върху валидационния набор от данни.
7. Внедряване на модела: Внедрете избрания модел в производствена среда.
8. Наблюдение на модела: Наблюдавайте представянето на внедрения модел във времето и преобучавайте модела при необходимост, за да поддържате неговата точност.

Инструменти и платформи за автоматизиран избор на модели

Налични са няколко инструмента и платформи за автоматизиран избор на модели, както с отворен код, така и комерсиални. Ето няколко популярни опции:

• Auto-sklearn: AutoML библиотека с отворен код, изградена върху scikit-learn. Тя автоматично търси най-добре представящия се модел и хиперпараметри, използвайки Байесова оптимизация и мета-обучение.
• TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool): AutoML библиотека с отворен код, която използва генетично програмиране за оптимизиране на МО поточни линии.
• H2O AutoML: AutoML платформа с отворен код, която поддържа широк спектър от МО алгоритми и предоставя лесен за използване интерфейс за изграждане и внедряване на МО модели.
• Google Cloud AutoML: Набор от облачно базирани AutoML услуги, които позволяват на потребителите да изграждат персонализирани МО модели без да пишат код.
• Microsoft Azure Machine Learning: Облачно базирана МО платформа, която предоставя AutoML възможности, включително автоматизиран избор на модели и оптимизация на хиперпараметри.
• Amazon SageMaker Autopilot: Облачно базирана AutoML услуга, която автоматично изгражда, обучава и настройва МО модели.

Предизвикателства и съображения при автоматизирания избор на модели

Въпреки че автоматизираният избор на модели предлага множество предимства, той също така поставя няколко предизвикателства и съображения:

• Изчислителни разходи: Търсенето в огромно пространство от модели може да бъде изчислително скъпо, особено за сложни модели и големи набори от данни.
• Преобучение (Overfitting): Алгоритмите за автоматизиран избор на модели понякога могат да се преобучат спрямо валидационния набор от данни, което води до лошо представяне при генерализация върху невиждани данни. Техники като кръстосана валидация и регуларизация могат да помогнат за смекчаване на този риск.
• Интерпретируемост: Моделите, избрани от алгоритмите за автоматизиран избор на модели, понякога могат да бъдат трудни за интерпретиране, което прави предизвикателство разбирането защо те правят определени прогнози. Това може да бъде проблем в приложения, където интерпретируемостта е от решаващо значение.
• Изтичане на данни: От решаващо значение е да се избегне изтичане на данни по време на процеса на избор на модел. Това означава да се гарантира, че валидационният набор от данни не се използва за повлияване на процеса на избор на модел по никакъв начин.
• Ограничения в инженеринга на признаци: Настоящите AutoML инструменти често имат ограничения в автоматизирането на инженеринга на признаци. Докато някои инструменти предлагат автоматизиран избор и трансформация на признаци, по-сложните задачи по инженеринг на признаци все още може да изискват ръчна намеса.
• Естество на „черна кутия“: Някои AutoML системи работят като „черни кутии“, което затруднява разбирането на основния процес на вземане на решения. Прозрачността и обяснимостта са от решаващо значение за изграждането на доверие и осигуряването на отговорен ИИ.
• Справяне с небалансирани набори от данни: Много реални набори от данни са небалансирани, което означава, че един клас има значително по-малко проби от другия(те). AutoML системите трябва да могат да се справят ефективно с небалансирани набори от данни, например чрез използване на техники като свръхсемплиране, подсемплиране или обучение, чувствително към разходите.

Най-добри практики за използване на автоматизиран избор на модели

За ефективно използване на автоматизиран избор на модели, обмислете следните най-добри практики:

• Разберете данните си: Анализирайте задълбочено данните си, за да разберете техните характеристики, включително типове данни, разпределения и връзки между признаците. Това разбиране ще ви помогне да изберете подходящи модели и хиперпараметри.
• Дефинирайте ясни показатели за оценка: Изберете показатели за оценка, които са в съответствие с вашите бизнес цели. Обмислете използването на множество показатели за оценка на различни аспекти на представянето на модела.
• Използвайте кръстосана валидация: Използвайте кръстосана валидация, за да оцените представянето на вашите модели и да избегнете преобучение спрямо валидационния набор от данни.
• Регуларизирайте моделите си: Използвайте техники за регуларизация, за да предотвратите преобучение и да подобрите представянето при генерализация.
• Наблюдавайте представянето на модела: Непрекъснато наблюдавайте представянето на внедрените ви модели и ги преобучавайте при необходимост, за да поддържате тяхната точност.
• Обясним ИИ (XAI): Дайте приоритет на инструменти и техники, които предлагат обяснимост и интерпретируемост на прогнозите на модела.
• Обмислете компромисите: Разберете компромисите между различните модели и хиперпараметри. Например, по-сложните модели могат да предложат по-висока точност, но също така могат да бъдат по-трудни за интерпретиране и по-податливи на преобучение.
• Подход „човек в цикъла“ (Human-in-the-Loop): Комбинирайте автоматизирания избор на модели с човешка експертиза. Използвайте AutoML за идентифициране на обещаващи модели, но включете учени по данни, за да прегледат резултатите, да донастроят моделите и да гарантират, че те отговарят на специфичните изисквания на приложението.

Бъдещето на автоматизирания избор на модели

Областта на автоматизирания избор на модели се развива бързо, с текущи изследвания и разработки, насочени към справяне с предизвикателствата и ограниченията на настоящите подходи. Някои обещаващи бъдещи насоки включват:

• По-ефективни алгоритми за търсене: Разработване на по-ефективни алгоритми за търсене, които могат да изследват пространството на моделите по-бързо и по-ефективно.
• Подобрени техники за мета-обучение: Разработване на по-сложни техники за мета-обучение, които могат да използват знания от предишни задачи за избор на модели, за да ускорят търсенето на най-добрия модел за нова задача.
• Автоматизиран инженеринг на признаци: Разработване на по-мощни автоматизирани техники за инженеринг на признаци, които могат автоматично да извличат и трансформират съответните признаци от данните.
• Обясним AutoML: Разработване на AutoML системи, които предоставят повече прозрачност и интерпретируемост на прогнозите на модела.
• Интеграция с облачни платформи: Безпроблемна интеграция на AutoML инструменти с облачни платформи, за да се даде възможност за мащабируемо и рентабилно разработване и внедряване на модели.
• Справяне с пристрастност и справедливост: Разработване на AutoML системи, които могат да откриват и смекчават пристрастността в данните и моделите, като гарантират, че се вземат предвид справедливостта и етичните съображения.
• Поддръжка за по-разнообразни типове данни: Разширяване на възможностите на AutoML за поддръжка на по-широк спектър от типове данни, включително данни от времеви редове, текстови данни и графични данни.

Заключение

Автоматизираният избор на модели е мощна техника, която може значително да подобри ефективността на МО проекти. Чрез автоматизиране на времеемкия и итеративен процес на ръчно експериментиране с различни модели и хиперпараметри, автоматизираният избор на модели позволява на учените по данни да се съсредоточат върху други критични аспекти на МО поточната линия, като подготовка на данни и инженеринг на признаци. Той също така демократизира МО, като го прави достъпен за физически лица и организации с ограничени познания в областта. Тъй като областта на AutoML продължава да се развива, можем да очакваме да се появят още по-сложни и мощни техники за автоматизиран избор на модели, които допълнително ще трансформират начина, по който изграждаме и внедряваме МО модели.

Като разбирате концепциите, техниките, предимствата и предизвикателствата на автоматизирания избор на модели, можете ефективно да използвате тази технология за изграждане на по-добри МО модели и постигане на вашите бизнес цели.