AutoML: Išsamus automatinio modelio parinkimo vadovas

Šiuolaikiniame duomenimis grįstame pasaulyje mašininis mokymasis (MM) tapo nepakeičiamu įrankiu įmonėms įvairiose pramonės šakose. Tačiau efektyvių MM modelių kūrimas ir diegimas dažnai reikalauja didelės patirties, laiko ir išteklių. Būtent čia į pagalbą ateina automatinis mašininis mokymasis (AutoML). AutoML tikslas – demokratizuoti MM, automatizuojant visą MM modelių kūrimo ir diegimo procesą nuo pradžios iki galo, taip padarant jį prieinamą platesnei auditorijai, įskaitant ir tuos, kurie neturi didelės MM patirties.

Šis išsamus vadovas skirtas vienam iš pagrindinių AutoML komponentų: automatiniam modelio parinkimui. Išnagrinėsime su šiuo svarbiu AutoML aspektu susijusias sąvokas, metodus, privalumus ir iššūkius.

Kas yra automatinis modelio parinkimas?

Automatinis modelio parinkimas – tai procesas, kurio metu iš daugybės galimų modelių automatiškai nustatomas geriausiai veikiantis MM modelis konkrečiam duomenų rinkiniui ir užduočiai. Tai apima skirtingų modelių architektūrų, algoritmų ir atitinkamų hiperparametrų tyrinėjimą, siekiant rasti optimalią konfigūraciją, kuri maksimaliai padidintų iš anksto nustatytą našumo metriką (pvz., tikslumą, preciziką, atšaukimą, F1 balą, AUC) validavimo duomenų rinkinyje. Skirtingai nuo tradicinio modelio parinkimo, kuris labai priklauso nuo rankinio eksperimentavimo ir ekspertų žinių, automatinis modelio parinkimas naudoja algoritmus ir metodus, kad efektyviai ieškotų modelių erdvėje ir nustatytų perspektyvius modelius.

Pagalvokite apie tai taip: įsivaizduokite, kad jums reikia pasirinkti geriausią įrankį konkrečiam medžio apdirbimo projektui. Jūs turite įrankių dėžę, pilną skirtingų pjūklų, kaltų ir oblių. Automatinis modelio parinkimas yra tarsi sistema, kuri automatiškai išbando kiekvieną įrankį jūsų projekte, įvertina rezultato kokybę ir tada rekomenduoja geriausią įrankį darbui. Tai sutaupo jums laiko ir pastangų, kurių prireiktų rankiniu būdu išbandant kiekvieną įrankį ir išsiaiškinant, kuris veikia geriausiai.

Kodėl automatinis modelio parinkimas yra svarbus?

Automatinis modelio parinkimas siūlo keletą reikšmingų privalumų:

Padidėjęs efektyvumas: Automatizuoja daug laiko reikalaujantį ir pasikartojantį rankinio eksperimentavimo su skirtingais modeliais ir hiperparametrais procesą. Tai leidžia duomenų mokslininkams sutelkti dėmesį į kitus svarbius MM grandinės aspektus, tokius kaip duomenų paruošimas ir požymių inžinerija.
Pagerintas našumas: Sistemingai tyrinėdamas didžiulę modelių erdvę, automatinis modelio parinkimas dažnai gali nustatyti modelius, kurie pranoksta net patyrusių duomenų mokslininkų rankiniu būdu parinktus modelius. Jis gali atskleisti neakivaizdžius modelių derinius ir hiperparametrų nustatymus, kurie lemia geresnius rezultatus.
Sumažintas šališkumas: Rankiniam modelio parinkimui gali daryti įtaką duomenų mokslininko asmeniniai šališkumai ir pageidavimai. Automatinis modelio parinkimas sumažina šį šališkumą objektyviai vertindamas modelius pagal iš anksto nustatytas našumo metrikas.
MM demokratizavimas: AutoML, įskaitant automatinį modelio parinkimą, daro MM prieinamą asmenims ir organizacijoms, turintiems ribotą MM patirtį. Tai suteikia galių „piliečiams duomenų mokslininkams“ (angl. citizen data scientists) ir sričių ekspertams pasinaudoti MM galia, nesikliaujant retais ir brangiais MM specialistais.
Greitesnis patekimas į rinką: Automatizavimas pagreitina modelio kūrimo ciklą, leidžiant organizacijoms greičiau diegti MM sprendimus ir įgyti konkurencinį pranašumą.

Pagrindiniai metodai automatiniame modelio parinkime

Automatiniame modelio parinkime naudojami keli metodai, siekiant efektyviai ieškoti modelių erdvėje ir nustatyti geriausiai veikiančius modelius. Tai apima:

1. Hiperparametrų optimizavimas

Hiperparametrų optimizavimas – tai optimalaus hiperparametrų rinkinio radimo procesas konkrečiam MM modeliui. Hiperparametrai yra parametrai, kurie nėra išmokstami iš duomenų, o nustatomi prieš pradedant modelio apmokymą. Hiperparametrų pavyzdžiai: mokymosi greitis neuroniniame tinkle, medžių skaičius atsitiktinių miškų modelyje ir reguliarizacijos stiprumas atraminių vektorių mašinoje.

Hiperparametrų optimizavimui naudojami keli algoritmai, įskaitant:

Tinklelio paieška (Grid Search): Išsamiai ieško iš anksto nustatytame hiperparametrų verčių tinklelyje. Nors paprasta įgyvendinti, ji gali būti skaičiavimo požiūriu brangi didelių matmenų hiperparametrų erdvėse.
Atsitiktinė paieška (Random Search): Atsitiktinai atrenka hiperparametrų vertes iš iš anksto nustatytų pasiskirstymų. Dažnai efektyvesnė nei tinklelio paieška, ypač didelių matmenų erdvėse.
Bajeso optimizavimas: Sukuria tikimybinį tikslo funkcijos modelį (pvz., validavimo tikslumą) ir jį naudoja, kad protingai parinktų kitas hiperparametrų vertes, kurias reikia įvertinti. Paprastai efektyvesnis nei tinklelio ir atsitiktinė paieška, ypač brangioms tikslo funkcijoms. Pavyzdžiai: Gauso procesai ir Medžio struktūros Parzeno įvertintojas (TPE).
Evoliuciniai algoritmai: Įkvėpti biologinės evoliucijos, šie algoritmai palaiko kandidatų sprendimų populiaciją (t. y. hiperparametrų konfigūracijas) ir iteraciškai juos tobulina per atranką, kryžminimą ir mutaciją. Pavyzdys: Genetiniai algoritmai

Pavyzdys: Tarkime, apmokome atraminių vektorių mašiną (SVM) vaizdams klasifikuoti. Optimizuojami hiperparametrai galėtų būti branduolio tipas (tiesinis, radialinės bazinės funkcijos (RBF), polinominis), reguliarizacijos parametras C ir branduolio koeficientas gama. Naudodama Bajeso optimizavimą, AutoML sistema protingai atrinktų šių hiperparametrų derinius, apmokytų SVM su šiais nustatymais, įvertintų jos našumą validavimo rinkinyje ir tada panaudotų rezultatus, kad nukreiptų kito bandytino hiperparametrų derinio parinkimą. Šis procesas tęsiasi, kol randama hiperparametrų konfigūracija su optimaliu našumu.

2. Neuroninių tinklų architektūros paieška (NAS)

Neuroninių tinklų architektūros paieška (NAS) – tai metodas, skirtas automatiškai projektuoti neuroninių tinklų architektūras. Užuot rankiniu būdu projektuojant architektūrą, NAS algoritmai ieško optimalios architektūros, tyrinėdami skirtingus sluoksnių, jungčių ir operacijų derinius. NAS dažnai naudojamas norint rasti architektūras, pritaikytas konkrečioms užduotims ir duomenų rinkiniams.

NAS algoritmus galima plačiai suskirstyti į tris kategorijas:

Pastiprinamuoju mokymusi pagrįsta NAS: Naudoja pastiprinamąjį mokymąsi, kad apmokytų agentą generuoti neuroninių tinklų architektūras. Agentas gauna atlygį, pagrįstą sugeneruotos architektūros našumu.
Evoliuciniais algoritmais pagrįsta NAS: Naudoja evoliucinius algoritmus, kad evoliucionuotų neuroninių tinklų architektūrų populiaciją. Architektūros vertinamos pagal jų našumą, o geriausiai veikiančios architektūros atrenkamos kaip tėvai kitai kartai.
Gradientu pagrįsta NAS: Naudoja gradiento nusileidimą, kad tiesiogiai optimizuotų neuroninio tinklo architektūrą. Šis metodas paprastai yra efektyvesnis nei pastiprinamuoju mokymusi ir evoliuciniais algoritmais pagrįsta NAS.

Pavyzdys: Google AutoML Vision naudoja NAS, kad atrastų individualias neuroninių tinklų architektūras, optimizuotas vaizdų atpažinimo užduotims. Šios architektūros dažnai pranoksta rankiniu būdu sukurtas architektūras konkrečiuose duomenų rinkiniuose.

3. Metamokymasis

Metamokymasis, taip pat žinomas kaip „mokymasis mokytis“, yra metodas, leidžiantis MM modeliams mokytis iš ankstesnių patirčių. Automatinio modelio parinkimo kontekste metamokymasis gali būti naudojamas siekiant pasinaudoti žiniomis, įgytomis iš ankstesnių modelio parinkimo užduočių, kad būtų paspartinta geriausio modelio paieška naujai užduočiai. Pavyzdžiui, metamokymosi sistema gali išmokti, kad tam tikrų tipų modeliai paprastai gerai veikia su duomenų rinkiniais, turinčiais specifinių savybių (pvz., didelį matmenų skaičių, nesubalansuotas klases).

Metamokymosi metodai paprastai apima metamodelio, kuris prognozuoja skirtingų modelių našumą remiantis duomenų rinkinio savybėmis, kūrimą. Šis metamodelis tada gali būti naudojamas nukreipiant geriausio modelio paiešką naujam duomenų rinkiniui, teikiant pirmenybę modeliams, kuriems prognozuojamas geras našumas.

Pavyzdys: Įsivaizduokite AutoML sistemą, kuri buvo naudojama apmokyti modelius šimtuose skirtingų duomenų rinkinių. Naudodama metamokymąsi, sistema galėtų išmokti, kad sprendimų medžiai paprastai gerai veikia su duomenų rinkiniais, turinčiais kategorinių požymių, o neuroniniai tinklai – su duomenų rinkiniais, turinčiais skaitinių požymių. Pateikus naują duomenų rinkinį, sistema galėtų pasinaudoti šiomis žiniomis, kad suteiktų pirmenybę sprendimų medžiams ar neuroniniams tinklams, atsižvelgiant į duomenų rinkinio savybes.

4. Ansamblių metodai

Ansamblių metodai sujungia kelis MM modelius, kad sukurtų vieną, tvirtesnį modelį. Automatizuotame modelių parinkime ansamblių metodai gali būti naudojami sujungti kelių perspektyvių modelių, nustatytų paieškos proceso metu, prognozes. Tai dažnai gali lemti geresnį našumą ir apibendrinimo gebėjimus.

Dažniausiai naudojami ansamblių metodai:

Bagging (maišymas): Apmoko kelis modelius su skirtingais mokymo duomenų poaibiais ir suvidurkina jų prognozes.
Boosting (stiprinimas): Apmoko modelius nuosekliai, kiekvienam modeliui sutelkiant dėmesį į ankstesnių modelių padarytų klaidų taisymą.
Stacking (dėjimas į krūvą): Apmoko metamodelį, kuris sujungia kelių bazinių modelių prognozes.

Pavyzdys: AutoML sistema gali nustatyti tris perspektyvius modelius: atsitiktinių miškų, gradientinio stiprinimo mašiną ir neuroninį tinklą. Naudodama stacking metodą, sistema galėtų apmokyti logistinės regresijos modelį, kuris sujungtų šių trijų modelių prognozes. Gautas sujungtas modelis greičiausiai pranoktų bet kurį iš atskirų modelių.

Automatinio modelio parinkimo darbo eiga

Tipiška automatinio modelio parinkimo darbo eiga apima šiuos veiksmus:

Duomenų paruošimas: Išvalykite ir paruoškite duomenis modelio apmokymui. Tai gali apimti trūkstamų verčių tvarkymą, kategorinių požymių kodavimą ir skaitinių požymių mastelio keitimą.
Požymių inžinerija: Išrinkite ir transformuokite atitinkamus požymius iš duomenų. Tai gali apimti naujų požymių kūrimą, svarbiausių požymių parinkimą ir duomenų matmenų mažinimą.
Modelių erdvės apibrėžimas: Apibrėžkite nagrinėjamų kandidatų modelių rinkinį. Tai gali apimti nurodymą, kokie modelių tipai bus naudojami (pvz., tiesiniai modeliai, medžiais pagrįsti modeliai, neuroniniai tinklai) ir koks hiperparametrų diapazonas bus tiriamas kiekvienam modeliui.
Paieškos strategijos parinkimas: Pasirinkite tinkamą paieškos strategiją modelių erdvei tyrinėti. Tai gali apimti hiperparametrų optimizavimo metodų, neuroninių tinklų architektūros paieškos algoritmų ar metamokymosi metodų naudojimą.
Modelio vertinimas: Įvertinkite kiekvieno kandidato modelio našumą validavimo duomenų rinkinyje. Tam gali būti naudojamos metrikos, tokios kaip tikslumas, precizika, atšaukimas, F1 balas, AUC ar kitos konkrečiai užduočiai skirtos metrikos.
Modelio parinkimas: Pasirinkite geriausiai veikiantį modelį pagal jo našumą validavimo duomenų rinkinyje.
Modelio diegimas: Įdiekite pasirinktą modelį į gamybinę aplinką.
Modelio stebėjimas: Stebėkite įdiegto modelio našumą laikui bėgant ir, jei reikia, perapmokykite modelį, kad išlaikytumėte jo tikslumą.

Įrankiai ir platformos automatiniam modelio parinkimui

Yra keletas įrankių ir platformų, skirtų automatiniam modelio parinkimui, tiek atviro kodo, tiek komercinių. Štai keletas populiarių parinkčių:

Auto-sklearn: Atviro kodo AutoML biblioteka, sukurta remiantis scikit-learn. Ji automatiškai ieško geriausiai veikiančio modelio ir hiperparametrų, naudodama Bajeso optimizavimą ir metamokymąsi.
TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool): Atviro kodo AutoML biblioteka, kuri naudoja genetinį programavimą MM grandinėms optimizuoti.
H2O AutoML: Atviro kodo AutoML platforma, palaikanti platų MM algoritmų spektrą ir suteikianti patogią sąsają MM modeliams kurti ir diegti.
Google Cloud AutoML: Debesijos AutoML paslaugų rinkinys, leidžiantis vartotojams kurti individualius MM modelius nerašant jokio kodo.
Microsoft Azure Machine Learning: Debesijos MM platforma, teikianti AutoML galimybes, įskaitant automatinį modelio parinkimą ir hiperparametrų optimizavimą.
Amazon SageMaker Autopilot: Debesijos AutoML paslauga, kuri automatiškai kuria, apmoko ir derina MM modelius.

Iššūkiai ir svarstymai automatiniame modelio parinkime

Nors automatinis modelio parinkimas suteikia daug privalumų, jis taip pat kelia keletą iššūkių ir svarstymų:

Skaičiavimo kaštai: Didžiulės modelių erdvės paieška gali būti skaičiavimo požiūriu brangi, ypač sudėtingiems modeliams ir dideliems duomenų rinkiniams.
Perteklinis pritaikymas (Overfitting): Automatinio modelio parinkimo algoritmai kartais gali perteklinai prisitaikyti prie validavimo duomenų rinkinio, todėl prastai apibendrina rezultatus su nematytais duomenimis. Tokios technikos kaip kryžminis patvirtinimas ir reguliarizacija gali padėti sumažinti šią riziką.
Interpretuojamumas: Modeliai, parinkti automatinio modelio parinkimo algoritmų, kartais gali būti sunkiai interpretuojami, todėl sunku suprasti, kodėl jie priima tam tikras prognozes. Tai gali kelti susirūpinimą srityse, kuriose interpretuojamumas yra labai svarbus.
Duomenų nutekėjimas: Labai svarbu išvengti duomenų nutekėjimo modelio parinkimo proceso metu. Tai reiškia, kad reikia užtikrinti, jog validavimo duomenų rinkinys jokiu būdu nebūtų naudojamas daryti įtaką modelio parinkimo procesui.
Požymių inžinerijos apribojimai: Dabartiniai AutoML įrankiai dažnai turi apribojimų automatizuojant požymių inžineriją. Nors kai kurie įrankiai siūlo automatinį požymių parinkimą ir transformavimą, sudėtingesnėms požymių inžinerijos užduotims vis dar gali prireikti rankinio įsikišimo.
„Juodosios dėžės“ pobūdis: Kai kurios AutoML sistemos veikia kaip „juodosios dėžės“, todėl sunku suprasti pagrindinį sprendimų priėmimo procesą. Skaidrumas ir paaiškinamumas yra labai svarbūs norint sukurti pasitikėjimą ir užtikrinti atsakingą DI.
Nesubalansuotų duomenų rinkinių tvarkymas: Daugelis realaus pasaulio duomenų rinkinių yra nesubalansuoti, o tai reiškia, kad viena klasė turi žymiai mažiau pavyzdžių nei kita (-os). AutoML sistemos turi gebėti efektyviai tvarkyti nesubalansuotus duomenų rinkinius, pavyzdžiui, naudojant tokias technikas kaip perteklinis imties didinimas (oversampling), imties mažinimas (undersampling) arba kaštais pagrįstas mokymasis.

Geriausios praktikos naudojant automatinį modelio parinkimą

Norėdami efektyviai naudoti automatinį modelio parinkimą, atsižvelkite į šias geriausias praktikas:

Supraskite savo duomenis: Kruopščiai išanalizuokite savo duomenis, kad suprastumėte jų savybes, įskaitant duomenų tipus, pasiskirstymus ir ryšius tarp požymių. Šis supratimas padės jums pasirinkti tinkamus modelius ir hiperparametrus.
Apibrėžkite aiškias vertinimo metrikas: Pasirinkite vertinimo metrikas, kurios atitinka jūsų verslo tikslus. Apsvarstykite galimybę naudoti kelias metrikas skirtingiems modelio našumo aspektams įvertinti.
Naudokite kryžminį patvirtinimą: Naudokite kryžminį patvirtinimą, kad įvertintumėte savo modelių našumą ir išvengtumėte perteklinio pritaikymo prie validavimo duomenų rinkinio.
Reguliarizuokite savo modelius: Naudokite reguliarizacijos technikas, kad išvengtumėte perteklinio pritaikymo ir pagerintumėte apibendrinimo našumą.
Stebėkite modelio našumą: Nuolat stebėkite įdiegtų modelių našumą ir prireikus juos perapmokykite, kad išlaikytumėte tikslumą.
Paaiškinamas DI (XAI): Teikite pirmenybę įrankiams ir metodams, kurie siūlo modelio prognozių paaiškinamumą ir interpretuojamumą.
Apsvarstykite kompromisus: Supraskite kompromisus tarp skirtingų modelių ir hiperparametrų. Pavyzdžiui, sudėtingesni modeliai gali pasiūlyti didesnį tikslumą, bet taip pat gali būti sunkiau interpretuojami ir labiau linkę į perteklinį pritaikymą.
„Žmogus cikle“ (Human-in-the-Loop) požiūris: Derinkite automatinį modelio parinkimą su žmogaus patirtimi. Naudokite AutoML perspektyviems modeliams nustatyti, tačiau įtraukite duomenų mokslininkus, kad jie peržiūrėtų rezultatus, patikslintų modelius ir užtikrintų, kad jie atitiktų specifinius programos reikalavimus.

Automatinio modelio parinkimo ateitis

Automatinio modelio parinkimo sritis sparčiai vystosi, o nuolatiniai tyrimai ir plėtra yra skirti dabartinių metodų iššūkiams ir apribojimams spręsti. Kelios perspektyvios ateities kryptys apima:

Efektyvesni paieškos algoritmai: Kuriamos efektyvesnės paieškos algoritmai, galintys greičiau ir veiksmingiau tyrinėti modelių erdvę.
Patobulinti metamokymosi metodai: Kuriamos sudėtingesnės metamokymosi technikos, galinčios pasinaudoti žiniomis iš ankstesnių modelio parinkimo užduočių, kad paspartintų geriausio modelio paiešką naujai užduočiai.
Automatizuota požymių inžinerija: Kuriamos galingesnės automatizuotos požymių inžinerijos technikos, galinčios automatiškai išgauti ir transformuoti atitinkamus požymius iš duomenų.
Paaiškinamas AutoML: Kuriamos AutoML sistemos, kurios suteikia daugiau skaidrumo ir modelio prognozių interpretuojamumo.
Integracija su debesijos platformomis: Sklandi AutoML įrankių integracija su debesijos platformomis, siekiant įgalinti mastelio keitimą ir ekonomiškai efektyvų modelių kūrimą bei diegimą.
Šališkumo ir sąžiningumo sprendimas: Kuriamos AutoML sistemos, galinčios aptikti ir sušvelninti šališkumą duomenyse ir modeliuose, užtikrinant sąžiningumą ir etinių aspektų sprendimą.
Palaikymas įvairesniems duomenų tipams: AutoML galimybių plėtra, siekiant palaikyti platesnį duomenų tipų spektrą, įskaitant laiko eilučių duomenis, tekstinius duomenis ir grafų duomenis.

Išvada

Automatinis modelio parinkimas yra galinga technika, galinti žymiai pagerinti MM projektų efektyvumą ir veiksmingumą. Automatizuodamas daug laiko reikalaujantį ir pasikartojantį rankinio eksperimentavimo su skirtingais modeliais ir hiperparametrais procesą, automatinis modelio parinkimas leidžia duomenų mokslininkams sutelkti dėmesį į kitus svarbius MM grandinės aspektus, tokius kaip duomenų paruošimas ir požymių inžinerija. Jis taip pat demokratizuoja MM, padarydamas jį prieinamą asmenims ir organizacijoms su ribota MM patirtimi. AutoML sričiai toliau vystantis, galime tikėtis dar sudėtingesnių ir galingesnių automatinio modelio parinkimo metodų atsiradimo, kurie toliau transformuos būdą, kaip kuriame ir diegiame MM modelius.

Suprasdami automatinio modelio parinkimo sąvokas, metodus, privalumus ir iššūkius, galite efektyviai pasinaudoti šia technologija, kad sukurtumėte geresnius MM modelius ir pasiektumėte savo verslo tikslus.