ಆಟೋಎಂಎಲ್: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

ಇಂದಿನ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ಎಂಎಲ್) ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣತಿ, ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿಯೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ಆಟೋಎಂಎಲ್) ಬರುತ್ತದೆ. ಆಟೋಎಂಎಲ್, ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಂಎಲ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಎಂಎಲ್ ಪರಿಣತಿ ಇಲ್ಲದವರೂ ಸೇರಿದಂತೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಇದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಆಟೋಎಂಎಲ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಆಟೋಎಂಎಲ್‌ನ ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಎಂದರೇನು?

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ (ಉದಾ. ನಿಖರತೆ, ಪ್ರೆಸಿಷನ್, ರೀಕಾಲ್, ಎಫ್1-ಸ್ಕೋರ್, ಎಯುಸಿ) ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿವಿಧ ಮಾದರಿ ರಚನೆಗಳು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಕೈಯಿಂದ ಮಾಡುವ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಮಾದರಿಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಭರವಸೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಇದನ್ನು ಹೀಗೆ ಯೋಚಿಸಿ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮರಗೆಲಸ ಯೋಜನೆಗೆ ನೀವು ಉತ್ತಮ ಸಾಧನವನ್ನು ಆರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ವಿವಿಧ ಗರಗಸಗಳು, ಉಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲೇನ್‌ಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದ ಟೂಲ್‌ಬಾಕ್ಸ್ ಇದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದುವಂತಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧನವನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ಯಾವುದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ?

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಹಲವಾರು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಹೆಚ್ಚಿದ ದಕ್ಷತೆ: ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೈಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡುವ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಎಂಎಲ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಇತರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳಾದ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ: ವಿಶಾಲವಾದ ಮಾದರಿ ಜಾಗವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಅನುಭವಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಂದ ಕೈಯಾರೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲದು. ಇದು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸ್ಪಷ್ಟವಲ್ಲದ ಮಾದರಿ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.
• ಕಡಿಮೆಯಾದ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಕೈಯಾರೆ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಬಹುದು. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಈ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಎಂಎಲ್ ನ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣ: ಆಟೋಎಂಎಲ್, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ, ಸೀಮಿತ ಎಂಎಲ್ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಎಂಎಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿರಳ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ಎಂಎಲ್ ತಜ್ಞರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗದೆ, ನಾಗರಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಎಂಎಲ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
• ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ತಲುಪುವಿಕೆ: ಆಟೋಮೇಷನ್ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಜೀವನಚಕ್ರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಎಂಎಲ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳು

ಮಾದರಿ ಜಾಗವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸೇರಿವೆ:

1. ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗೆ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲಾಗದ, ಆದರೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಹೊಂದಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಲ್ಲಿನ ಲರ್ನಿಂಗ್ ರೇಟ್, ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಮತ್ತು ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮಷೀನ್‌ನಲ್ಲಿನ ರೆಗ್ಯುಲರೈಸೇಶನ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸೇರಿವೆ.

ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

• ಗ್ರಿಡ್ ಸರ್ಚ್: ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸರಳವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಜಾಗಗಳಿಗೆ ಇದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು.
• ರಾಂಡಮ್ ಸರ್ಚ್: ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗ್ರಿಡ್ ಸರ್ಚ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಜಾಗಗಳಿಗೆ.
• ಬೇಸಿಯನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಆಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ನ (ಉದಾ., ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ನಿಖರತೆ) ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮುಂದಿನ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗ್ರಿಡ್ ಸರ್ಚ್ ಮತ್ತು ರಾಂಡಮ್ ಸರ್ಚ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ದುಬಾರಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳಿಗೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ರೀ-ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಪರ್ಜೆನ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ (ಟಿಪಿಇ) ಸೇರಿವೆ.
• ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು: ಜೈವಿಕ ವಿಕಾಸದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಪರಿಹಾರಗಳ (ಅಂದರೆ, ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು) ಸಮೂಹವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ, ಕ್ರಾಸ್‌ಓವರ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯುಟೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು

ಉದಾಹರಣೆ: ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಪೋರ್ಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಮಷೀನ್ (ಎಸ್‍ವಿಎಂ) ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕರ್ನಲ್ ಪ್ರಕಾರ (ಲೀನಿಯರ್, ರೇಡಿಯಲ್ ಬೇಸಿಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ (ಆರ್‌ಬಿಎಫ್), ಪಾಲಿನೋಮಿಯಲ್), ರೆಗ್ಯುಲರೈಸೇಶನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ C, ಮತ್ತು ಕರ್ನಲ್ ಗುಣಾಂಕ ಗಾಮಾಗಳು ಸೇರಿರಬಹುದು. ಬೇಸಿಯನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಬಳಸಿ, ಒಂದು ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಸ್‍ವಿಎಂ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಮುಂದಿನ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಸಂರಚನೆಯು ಕಂಡುಬರುವವರೆಗೆ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.

2. ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ (ಎನ್ಎಎಸ್)

ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ (ಎನ್ಎಎಸ್) ಎನ್ನುವುದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಬದಲು, ಎನ್ಎಎಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಲೇಯರ್‌ಗಳು, ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವಿವಿಧ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಎನ್ಎಎಸ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಎನ್ಎಎಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಮೂರು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು:

• ರೀನ್‌ಫೋರ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಎನ್ಎಎಸ್: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ರೀನ್‌ಫೋರ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರತಿಫಲವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್-ಆಧಾರಿತ ಎನ್ಎಎಸ್: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ವಿಕಸಿಸಲು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ಪೋಷಕರಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಎನ್ಎಎಸ್: ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೀನ್‌ಫೋರ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್ ಲರ್ನಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್-ಆಧಾರಿತ ಎನ್ಎಎಸ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಗೂಗಲ್‌ನ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ವಿಷನ್, ಇಮೇಜ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಿದ ಕಸ್ಟಮ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಎನ್ಎಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೈಯಾರೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

3. ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್

ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್, "ಕಲಿಯಲು ಕಲಿಯುವುದು" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹಿಂದಿನ ಅನುಭವಗಳಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಒಂದು ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮ, ಅಸಮತೋಲಿತ ವರ್ಗಗಳು) ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಕಲಿಯಬಹುದು.

ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮೆಟಾ-ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಮೆಟಾ-ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ನೂರಾರು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾದ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬಳಸಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್, ವರ್ಗೀಕೃತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಾಗ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡಿಸಿಷನ್ ಟ್ರೀಗಳು ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಬಳಸಬಹುದು.

4. ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ವಿಧಾನಗಳು

ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ವಿಧಾನಗಳು ಒಂದೇ, ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನೇಕ ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ, ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಅನೇಕ ಭರವಸೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ಎನ್ಸೆಂಬಲ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಬ್ಯಾಗಿಂಗ್: ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ವಿವಿಧ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್: ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಡಿದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಟ್ಯಾಕಿಂಗ್: ಅನೇಕ ಮೂಲ ಮಾದರಿಗಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೆಟಾ-ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೂರು ಭರವಸೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು: ರಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಷೀನ್, ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್. ಸ್ಟ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಬಳಸಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ಮೂರು ಮಾದರಿಗಳ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶದ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯು ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

1. ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್: ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ವರ್ಗೀಕೃತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಎನ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
2. ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ಇದು ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
3. ಮಾದರಿ ಜಾಗದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ. ಇದು ಬಳಸಬೇಕಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಲೀನಿಯರ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಟ್ರೀ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಅನ್ವೇಷಿಸಬೇಕಾದ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
4. ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರದ ಆಯ್ಕೆ: ಮಾದರಿ ಜಾಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಹುಡುಕಾಟ ತಂತ್ರವನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಇದು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳು, ನ್ಯೂರಲ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಸರ್ಚ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
5. ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಇದು ನಿಖರತೆ, ಪ್ರೆಸಿಷನ್, ರೀಕಾಲ್, ಎಫ್1-ಸ್ಕೋರ್, ಎಯುಸಿ, ಅಥವಾ ಇತರ ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
6. ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ: ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ.
7. ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆ: ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ.
8. ಮಾದರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳು

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ, ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಎರಡೂ. ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• Auto-sklearn: scikit-learn ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಲೈಬ್ರರಿ. ಇದು ಬೇಸಿಯನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ಬಳಸಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ.
• TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool): ಎಂಎಲ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಲೈಬ್ರರಿ.
• H2O AutoML: ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಎಂಎಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ವೇದಿಕೆ.
• Google Cloud AutoML: ಯಾವುದೇ ಕೋಡ್ ಬರೆಯದೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸೇವೆಗಳ ಸೂಟ್.
• Microsoft Azure Machine Learning: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಎಂಎಲ್ ವೇದಿಕೆ.
• Amazon SageMaker Autopilot: ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ, ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮತ್ತು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸೇವೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿನ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ:

• ಗಣನಾತ್ಮಕ ವೆಚ್ಚ: ವಿಶಾಲವಾದ ಮಾದರಿ ಜಾಗವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದುಬಾರಿಯಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ.
• ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ ಆಗಬಹುದು, ಇದು ಕಾಣದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಕಳಪೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಮತ್ತು ರೆಗ್ಯುಲರೈಸೇಶನ್‌ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಈ ಅಪಾಯವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
• ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಂದ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಅವು ಏಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸವಾಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಕಳವಳಕಾರಿಯಾಗಿರಬಹುದು.
• ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ: ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
• ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಿತಿಗಳು: ಪ್ರಸ್ತುತ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಪರಿಕರಗಳು ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಕೆಲವು ಪರಿಕರಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫೀಚರ್ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಕೈಯಾರೆ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು.
• ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಸ್ವರೂಪ: ಕೆಲವು ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು "ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್‌"ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಷ್ಟವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಎಐ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ಅನೇಕ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಅಸಮತೋಲಿತವಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ ಒಂದು ವರ್ಗವು ಇತರ(ಗಳ)ಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಅಸಮತೋಲಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರಬೇಕು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಓವರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಂಡರ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್, ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

• ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ: ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ವಿತರಣೆಗಳು, ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅದರ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ. ಈ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಪಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಹು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
• ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಬಳಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಕ್ರಾಸ್-ವ್ಯಾಲಿಡೇಶನ್ ಬಳಸಿ.
• ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಿ: ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ರೆಗ್ಯುಲರೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
• ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಎಐ (ಎಕ್ಸ್‍ಎಐ): ಮಾದರಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.
• ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಆದರೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗಾಗಬಹುದು.
• ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ವಿಧಾನ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾನವ ಪರಿಣತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ. ಭರವಸೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಮತ್ತು ಅವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯ

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಧಾನಗಳ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವತ್ತ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಭರವಸೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ದಿಕ್ಕುಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು: ಮಾದರಿ ಜಾಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಲ್ಲ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
• ಸುಧಾರಿತ ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು: ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮೆಟಾ-ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
• ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಆಟೋಎಂಎಲ್: ಮಾದರಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು.
• ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣ: ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಪರಿಕರಗಳ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತಡೆರಹಿತ ಏಕೀಕರಣ.
• ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು: ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆಯೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
• ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ: ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಡೇಟಾ, ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಡೇಟಾ, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಡೇಟಾ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು.

ತೀರ್ಮಾನ

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಎಂಎಲ್ ಯೋಜನೆಗಳ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಲ್ಲ ಪ್ರಬಲ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೈಯಾರೆ ಪ್ರಯೋಗಿಸುವ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಎಂಎಲ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಇತರ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳಾದ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಫೀಚರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸೀಮಿತ ಎಂಎಲ್ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಎಂಎಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಟೋಎಂಎಲ್ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ತಂತ್ರಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವುದನ್ನು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು, ಇದು ನಾವು ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ತಂತ್ರಗಳು, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಉತ್ತಮ ಎಂಎಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.