AutoML: Põhjalik juhend automatiseeritud mudelivalikuks

Tänapäeva andmepõhises maailmas on masinõppest (MÕ) saanud asendamatu tööriist ettevõtetele erinevates tööstusharudes. Tõhusate MÕ-mudelite loomine ja rakendamine nõuab aga sageli märkimisväärseid teadmisi, aega ja ressursse. Siin tulebki appi automatiseeritud masinõpe (AutoML). AutoML-i eesmärk on demokratiseerida masinõpet, automatiseerides MÕ-mudelite loomise ja rakendamise täielikku protsessi, muutes selle kättesaadavaks laiemale publikule, sealhulgas neile, kel puuduvad ulatuslikud masinõppealased teadmised.

See põhjalik juhend keskendub ühele AutoML-i põhikomponendile: automatiseeritud mudelivalikule. Uurime selle AutoML-i kriitilise aspektiga seotud kontseptsioone, tehnikaid, eeliseid ja väljakutseid.

Mis on automatiseeritud mudelivalik?

Automatiseeritud mudelivalik on protsess, mille käigus tuvastatakse antud andmestiku ja ülesande jaoks parima jõudlusega MÕ-mudel kandidaatmudelite hulgast. See hõlmab erinevate mudeliarhitektuuride, algoritmide ja nendega seotud hüperparameetrite uurimist, et leida optimaalne konfiguratsioon, mis maksimeerib valideerimisandmestikul eelnevalt määratletud jõudlusnäitajat (nt täpsus, täpsusmäär, meenutus, F1-skoor, AUC). Erinevalt traditsioonilisest mudelivalikust, mis tugineb suuresti käsitsi katsetamisele ja ekspertteadmistele, kasutab automatiseeritud mudelivalik algoritme ja tehnikaid, et mudeliruumi tõhusalt läbi otsida ja paljulubavaid mudeleid tuvastada.

Mõelge sellest nii: kujutage ette, et peate valima konkreetse puidutööprojekti jaoks parima tööriista. Teil on tööriistakast täis erinevaid saage, peitleid ja höövleid. Automatiseeritud mudelivalik on nagu süsteem, mis testib automaatselt iga tööriista teie projekti peal, mõõdab tulemuse kvaliteeti ja soovitab seejärel töö jaoks parima tööriista. See säästab teie aega ja vaeva, mis kuluks iga tööriista käsitsi proovimisele ja välja selgitamisele, milline neist kõige paremini töötab.

Miks on automatiseeritud mudelivalik oluline?

Automatiseeritud mudelivalik pakub mitmeid olulisi eeliseid:

• Suurenenud tõhusus: Automatiseerib aeganõudva ja iteratiivse protsessi, kus katsetatakse käsitsi erinevate mudelite ja hüperparameetritega. See võimaldab andmeteadlastel keskenduda MÕ-torustiku teistele kriitilistele aspektidele, nagu andmete ettevalmistamine ja tunnuste konstrueerimine.
• Parem jõudlus: Süstemaatiliselt uurides tohutut mudeliruumi, suudab automatiseeritud mudelivalik sageli leida mudeleid, mis ületavad isegi kogenud andmeteadlaste käsitsi valitud mudeleid. See võib avastada mitte-ilmselgeid mudelikombinatsioone ja hüperparameetrite sätteid, mis viivad paremate tulemusteni.
• Vähendatud eelarvamus: Käsitsi tehtud mudelivalikut võivad mõjutada andmeteadlase isiklikud eelarvamused ja eelistused. Automatiseeritud mudelivalik vähendab seda eelarvamust, hinnates mudeleid objektiivselt eelnevalt määratletud jõudlusnäitajate alusel.
• Masinõppe demokratiseerimine: AutoML, sealhulgas automatiseeritud mudelivalik, muudab masinõppe kättesaadavaks piiratud MÕ-alaste teadmistega isikutele ja organisatsioonidele. See annab tavakodanikest andmeteadlastele ja valdkonnaekspertidele võimaluse kasutada masinõppe võimsust, ilma et nad peaksid tuginema haruldastele ja kallitele MÕ-spetsialistidele.
• Kiirem turuletoomise aeg: Automatiseerimine kiirendab mudeli arendustsüklit, võimaldades organisatsioonidel MÕ-lahendusi kiiremini rakendada ja saavutada konkurentsieelist.

Automatiseeritud mudelivaliku peamised tehnikad

Automatiseeritud mudelivalikus kasutatakse mitmeid tehnikaid, et mudeliruumi tõhusalt läbi otsida ja parima jõudlusega mudeleid tuvastada. Nende hulka kuuluvad:

1. Hüperparameetrite optimeerimine

Hüperparameetrite optimeerimine on protsess, mille käigus leitakse antud MÕ-mudeli jaoks optimaalne hüperparameetrite komplekt. Hüperparameetrid on parameetrid, mida ei õpita andmetest, vaid määratakse enne mudeli treenimist. Hüperparameetrite näideteks on õpisamm neurovõrgus, puude arv juhuslikus metsas ja regulariseerimise tugevus tugivektor-masinas.

Hüperparameetrite optimeerimiseks kasutatakse mitmeid algoritme, sealhulgas:

• Võreotsing (Grid Search): Otsib ammendavalt läbi eelnevalt määratletud hüperparameetrite väärtuste võre. Kuigi see on lihtne rakendada, võib see olla arvutuslikult kulukas suuremõõtmeliste hüperparameetriruumide puhul.
• Juhuslik otsing (Random Search): Valib juhuslikult hüperparameetrite väärtusi eelnevalt määratletud jaotustest. Sageli on see tõhusam kui võreotsing, eriti suuremõõtmeliste ruumide puhul.
• Bayesi optimeerimine: Ehitab sihtfunktsioonist (nt valideerimistäpsus) tõenäosusliku mudeli ja kasutab seda, et arukalt valida järgmised hinnatavad hüperparameetrite väärtused. Tavaliselt on see tõhusam kui võreotsing ja juhuslik otsing, eriti kulukate sihtfunktsioonide puhul. Näideteks on Gaussi protsessid ja puustruktuuriga Parzeni estimaator (TPE).
• Evolutsioonilised algoritmid: Bioloogilisest evolutsioonist inspireeritud algoritmid säilitavad kandidaatlahenduste (st hüperparameetrite konfiguratsioonide) populatsiooni ja parandavad seda iteratiivselt valiku, ristamise ja mutatsiooni kaudu. Näide: geneetilised algoritmid.

Näide: Kaaluge tugivektor-masina (SVM) treenimist piltide klassifitseerimiseks. Optimeeritavad hüperparameetrid võivad hõlmata tuuma tüüpi (lineaarne, radiaalne baasfunktsioon (RBF), polünomiaalne), regulariseerimisparameetrit C ja tuuma koefitsienti gamma. Bayesi optimeerimist kasutades valiks AutoML-süsteem arukalt nende hüperparameetrite kombinatsioone, treeniks nende sätetega SVM-i, hindaks selle jõudlust valideerimiskomplektil ja kasutaks seejärel tulemusi järgmise proovitava hüperparameetrite kombinatsiooni valimiseks. See protsess jätkub, kuni leitakse optimaalse jõudlusega hüperparameetrite konfiguratsioon.

2. Neurovõrkude arhitektuuri otsing (NAS)

Neurovõrkude arhitektuuri otsing (NAS) on tehnika neurovõrkude arhitektuuride automaatseks projekteerimiseks. Selle asemel, et arhitektuuri käsitsi kujundada, otsivad NAS-algoritmid optimaalset arhitektuuri, uurides erinevaid kihtide, ühenduste ja operatsioonide kombinatsioone. NAS-i kasutatakse sageli arhitektuuride leidmiseks, mis on kohandatud konkreetsetele ülesannetele ja andmestikele.

NAS-algoritme saab laias laastus liigitada kolme kategooriasse:

• Sarrustusõppel põhinev NAS: Kasutab sarrustusõpet, et treenida agenti genereerima neurovõrkude arhitektuure. Agent saab preemia vastavalt genereeritud arhitektuuri jõudlusele.
• Evolutsioonilisel algoritmil põhinev NAS: Kasutab evolutsioonilisi algoritme neurovõrkude arhitektuuride populatsiooni arendamiseks. Arhitektuure hinnatakse nende jõudluse põhjal ja parima jõudlusega arhitektuurid valitakse järgmise põlvkonna vanemateks.
• Gradiendipõhine NAS: Kasutab gradientlaskumist, et optimeerida otse neurovõrgu arhitektuuri. See lähenemisviis on tavaliselt tõhusam kui sarrustusõppel ja evolutsioonilisel algoritmil põhinev NAS.

Näide: Google'i AutoML Vision kasutab NAS-i, et avastada kohandatud neurovõrkude arhitektuure, mis on optimeeritud pildituvastusülesannete jaoks. Need arhitektuurid ületavad sageli käsitsi kujundatud arhitektuure konkreetsetel andmestikel.

3. Metaõpe

Metaõpe, tuntud ka kui "õppima õppimine", on tehnika, mis võimaldab MÕ-mudelitel õppida varasematest kogemustest. Automatiseeritud mudelivaliku kontekstis saab metaõpet kasutada varasematest mudelivaliku ülesannetest saadud teadmiste võimendamiseks, et kiirendada parima mudeli otsingut uue ülesande jaoks. Näiteks võib metaõppesüsteem õppida, et teatud tüüpi mudelid kipuvad hästi toimima konkreetsete omadustega andmestikel (nt suur mõõtmelisus, tasakaalustamata klassid).

Metaõppe lähenemisviisid hõlmavad tavaliselt metamudeli loomist, mis ennustab erinevate mudelite jõudlust andmestiku omaduste põhjal. Seda metamudelit saab seejärel kasutada uue andmestiku jaoks parima mudeli otsingu suunamiseks, eelistades mudeleid, millel on ennustatud hea jõudlus.

Näide: Kujutage ette AutoML-süsteemi, mida on kasutatud mudelite treenimiseks sadadel erinevatel andmestikel. Metaõpet kasutades võiks süsteem õppida, et otsustuspuud kipuvad hästi toimima kategooriliste tunnustega andmestikel, samas kui neurovõrgud kipuvad hästi toimima numbriliste tunnustega andmestikel. Uue andmestiku saamisel võiks süsteem kasutada neid teadmisi otsustuspuude või neurovõrkude eelistamiseks vastavalt andmestiku omadustele.

4. Ansamblimeetodid

Ansamblimeetodid kombineerivad mitut MÕ-mudelit, et luua üks, robustsem mudel. Automatiseeritud mudelivalikus saab ansamblimeetodeid kasutada otsinguprotsessi käigus tuvastatud mitme paljulubava mudeli ennustuste kombineerimiseks. See võib sageli viia parema jõudluse ja üldistusvõimeni.

Levinud ansamblimeetodid on:

• Bagging: Treenib mitu mudelit erinevatel treeningandmete alamhulkadel ja keskmistab nende ennustused.
• Boosting: Treenib mudeleid järjestikku, kus iga mudel keskendub eelmiste mudelite tehtud vigade parandamisele.
• Stacking: Treenib metamudeli, mis kombineerib mitme baasmudeli ennustusi.

Näide: AutoML-süsteem võib tuvastada kolm paljulubavat mudelit: juhuslik mets, gradientvõimendusega masin ja neurovõrk. Stacking'ut kasutades võiks süsteem treenida logistilise regressiooni mudeli nende kolme mudeli ennustuste kombineerimiseks. Tulemuseks olev virnastatud mudel ületaks tõenäoliselt mis tahes üksikmudelit.

Automatiseeritud mudelivaliku töövoog

Tüüpiline automatiseeritud mudelivaliku töövoog hõlmab järgmisi samme:

1. Andmete eeltöötlus: Puhastage ja valmistage andmed ette mudeli treenimiseks. See võib hõlmata puuduvate väärtuste käsitlemist, kategooriliste tunnuste kodeerimist ja numbriliste tunnuste skaleerimist.
2. Tunnuste konstrueerimine: Eraldage ja teisendage andmetest asjakohaseid tunnuseid. See võib hõlmata uute tunnuste loomist, kõige olulisemate tunnuste valimist ja andmete mõõtmelisuse vähendamist.
3. Mudeliruumi defineerimine: Määratlege kaalumisele tulevate kandidaatmudelite komplekt. See võib hõlmata kasutatavate mudelite tüüpide (nt lineaarsed mudelid, puupõhised mudelid, neurovõrgud) ja iga mudeli jaoks uuritavate hüperparameetrite vahemiku määramist.
4. Otsingustrateegia valik: Valige sobiv otsingustrateegia mudeliruumi uurimiseks. See võib hõlmata hüperparameetrite optimeerimise tehnikate, neurovõrkude arhitektuuri otsingu algoritmide või metaõppe lähenemisviiside kasutamist.
5. Mudeli hindamine: Hinnake iga kandidaatmudeli jõudlust valideerimisandmestikul. See võib hõlmata selliseid mõõdikuid nagu täpsus, täpsusmäär, meenutus, F1-skoor, AUC või muid ülesandespetsiifilisi mõõdikuid.
6. Mudeli valik: Valige parima jõudlusega mudel selle jõudluse põhjal valideerimisandmestikul.
7. Mudeli rakendamine: Rakendage valitud mudel tootmiskeskkonda.
8. Mudeli jälgimine: Jälgige rakendatud mudeli jõudlust aja jooksul ja treenige mudelit vajadusel uuesti selle täpsuse säilitamiseks.

Automatiseeritud mudelivaliku tööriistad ja platvormid

Automatiseeritud mudelivalikuks on saadaval mitmeid tööriistu ja platvorme, nii avatud lähtekoodiga kui ka kommertslikke. Siin on mõned populaarsed valikud:

• Auto-sklearn: Avatud lähtekoodiga AutoML-teek, mis on ehitatud scikit-learni peale. See otsib automaatselt parima jõudlusega mudelit ja hüperparameetreid, kasutades Bayesi optimeerimist ja metaõpet.
• TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool): Avatud lähtekoodiga AutoML-teek, mis kasutab geneetilist programmeerimist MÕ-torustike optimeerimiseks.
• H2O AutoML: Avatud lähtekoodiga AutoML-platvorm, mis toetab laia valikut MÕ-algoritme ja pakub kasutajasõbralikku liidest MÕ-mudelite loomiseks ja rakendamiseks.
• Google Cloud AutoML: Pilvepõhiste AutoML-teenuste komplekt, mis võimaldab kasutajatel luua kohandatud MÕ-mudeleid ilma koodi kirjutamata.
• Microsoft Azure Machine Learning: Pilvepõhine MÕ-platvorm, mis pakub AutoML-i võimalusi, sealhulgas automatiseeritud mudelivalikut ja hüperparameetrite optimeerimist.
• Amazon SageMaker Autopilot: Pilvepõhine AutoML-teenus, mis ehitab, treenib ja häälestab automaatselt MÕ-mudeleid.

Automatiseeritud mudelivaliku väljakutsed ja kaalutlused

Kuigi automatiseeritud mudelivalik pakub arvukalt eeliseid, esitab see ka mitmeid väljakutseid ja kaalutlusi:

• Arvutuskulu: Tohutu mudeliruumi läbiotsimine võib olla arvutuslikult kulukas, eriti keerukate mudelite ja suurte andmestike puhul.
• Ülesobitamine: Automatiseeritud mudelivaliku algoritmid võivad mõnikord valideerimisandmestikule üle sobituda, mis toob kaasa halva üldistusjõudluse nägemata andmetel. Ristvalideerimise ja regulariseerimise tehnikad aitavad seda riski maandada.
• Tõlgendatavus: Automatiseeritud mudelivaliku algoritmide poolt valitud mudeleid võib mõnikord olla raske tõlgendada, mis teeb keeruliseks mõistmise, miks nad teatud ennustusi teevad. See võib olla probleem rakendustes, kus tõlgendatavus on kriitilise tähtsusega.
• Andmeleke: Mudelivaliku protsessi käigus on ülioluline vältida andmeleket. See tähendab tagamist, et valideerimisandmestikku ei kasutataks mudelivaliku protsessi mingil moel mõjutamiseks.
• Tunnuste konstrueerimise piirangud: Praegustel AutoML-tööriistadel on sageli piirangud tunnuste konstrueerimise automatiseerimisel. Kuigi mõned tööriistad pakuvad automaatset tunnuste valikut ja teisendamist, võivad keerukamad tunnuste konstrueerimise ülesanded siiski nõuda käsitsi sekkumist.
• "Musta kasti" olemus: Mõned AutoML-süsteemid töötavad "musta kastina", mis teeb aluseks oleva otsustusprotsessi mõistmise keeruliseks. Läbipaistvus ja seletatavus on usalduse loomiseks ja vastutustundliku tehisintellekti tagamiseks üliolulised.
• Tasakaalustamata andmestike käsitlemine: Paljud reaalse maailma andmestikud on tasakaalustamata, mis tähendab, et ühel klassil on oluliselt vähem näidiseid kui teistel. AutoML-süsteemid peavad suutma tasakaalustamata andmestikega tõhusalt toime tulla, näiteks kasutades selliseid tehnikaid nagu üle-diskreetimine, ala-diskreetimine või kulutundlik õpe.

Parimad praktikad automatiseeritud mudelivaliku kasutamisel

Automatiseeritud mudelivaliku tõhusaks kasutamiseks kaaluge järgmisi parimaid praktikaid:

• Mõistke oma andmeid: Analüüsige põhjalikult oma andmeid, et mõista nende omadusi, sealhulgas andmetüüpe, jaotusi ja tunnuste vahelisi seoseid. See arusaam aitab teil valida sobivaid mudeleid ja hüperparameetreid.
• Määratlege selged hindamismõõdikud: Valige hindamismõõdikud, mis on kooskõlas teie ärieesmärkidega. Kaaluge mitme mõõdiku kasutamist mudeli jõudluse erinevate aspektide hindamiseks.
• Kasutage ristvalideerimist: Kasutage ristvalideerimist oma mudelite jõudluse hindamiseks ja valideerimisandmestikule ülesobitamise vältimiseks.
• Regulariseerige oma mudeleid: Kasutage regulariseerimistehnikaid ülesobitamise vältimiseks ja üldistusjõudluse parandamiseks.
• Jälgige mudeli jõudlust: Jälgige pidevalt oma rakendatud mudelite jõudlust ja treenige neid vajadusel uuesti nende täpsuse säilitamiseks.
• Seletatav tehisintellekt (XAI): Eelistage tööriistu ja tehnikaid, mis pakuvad mudeli ennustuste seletatavust ja tõlgendatavust.
• Kaaluge kompromisse: Mõistke erinevate mudelite ja hüperparameetrite vahelisi kompromisse. Näiteks võivad keerukamad mudelid pakkuda suuremat täpsust, kuid võivad olla ka raskemini tõlgendatavad ja altimad ülesobitamisele.
• Inimene-ahelas-lähenemine: Kombineerige automatiseeritud mudelivalik inimliku ekspertiisiga. Kasutage AutoML-i paljulubavate mudelite tuvastamiseks, kuid kaasake andmeteadlasi tulemuste ülevaatamiseks, mudelite peenhäälestamiseks ja tagamiseks, et need vastavad rakenduse spetsiifilistele nõuetele.

Automatiseeritud mudelivaliku tulevik

Automatiseeritud mudelivaliku valdkond areneb kiiresti ning käimasolev teadus- ja arendustegevus keskendub praeguste lähenemisviiside väljakutsete ja piirangute lahendamisele. Mõned paljulubavad tulevikusuunad hõlmavad:

• Tõhusamad otsingualgoritmid: Tõhusamate otsingualgoritmide arendamine, mis suudavad mudeliruumi kiiremini ja tõhusamalt uurida.
• Täiustatud metaõppe tehnikad: Keerukamate metaõppe tehnikate arendamine, mis suudavad võimendada teadmisi varasematest mudelivaliku ülesannetest, et kiirendada parima mudeli otsingut uue ülesande jaoks.
• Automatiseeritud tunnuste konstrueerimine: Võimsamate automatiseeritud tunnuste konstrueerimise tehnikate arendamine, mis suudavad andmetest automaatselt asjakohaseid tunnuseid eraldada ja teisendada.
• Seletatav AutoML: AutoML-süsteemide arendamine, mis pakuvad mudeli ennustuste suuremat läbipaistvust ja tõlgendatavust.
• Integratsioon pilveplatvormidega: AutoML-tööriistade sujuv integreerimine pilveplatvormidega, et võimaldada skaleeritavat ja kulutõhusat mudeli arendamist ja rakendamist.
• Eelarvamuste ja õigluse käsitlemine: AutoML-süsteemide arendamine, mis suudavad tuvastada ja leevendada eelarvamusi andmetes ja mudelites, tagades õigluse ja eetiliste kaalutluste arvestamise.
• Toetus mitmekesisematele andmetüüpidele: AutoML-i võimaluste laiendamine, et toetada laiemat valikut andmetüüpe, sealhulgas aegridade andmeid, tekstiandmeid ja graafiandmeid.

Kokkuvõte

Automatiseeritud mudelivalik on võimas tehnika, mis võib oluliselt parandada MÕ-projektide tõhusust ja tulemuslikkust. Automatiseerides aeganõudva ja iteratiivse protsessi, kus katsetatakse käsitsi erinevate mudelite ja hüperparameetritega, võimaldab automatiseeritud mudelivalik andmeteadlastel keskenduda MÕ-torustiku teistele kriitilistele aspektidele, nagu andmete ettevalmistamine ja tunnuste konstrueerimine. See demokratiseerib ka masinõpet, muutes selle kättesaadavaks piiratud MÕ-alaste teadmistega isikutele ja organisatsioonidele. Kuna AutoML-i valdkond areneb jätkuvalt, võime oodata veelgi keerukamate ja võimsamate automatiseeritud mudelivaliku tehnikate tekkimist, mis muudavad veelgi seda, kuidas me MÕ-mudeleid ehitame ja rakendame.

Mõistes automatiseeritud mudelivaliku kontseptsioone, tehnikaid, eeliseid ja väljakutseid, saate seda tehnoloogiat tõhusalt kasutada paremate MÕ-mudelite loomiseks ja oma ärieesmärkide saavutamiseks.