AutoML: Visaptveroša rokasgrāmata par automatizētu modeļu atlasi

Mūsdienu datos balstītajā pasaulē mašīnmācīšanās (ML) ir kļuvusi par neaizstājamu rīku uzņēmumiem dažādās nozarēs. Tomēr efektīvu ML modeļu izveide un ieviešana bieži prasa ievērojamas zināšanas, laiku un resursus. Šeit parādās automatizētā mašīnmācīšanās (AutoML). AutoML mērķis ir demokratizēt ML, automatizējot ML modeļu izveides un ieviešanas procesu no sākuma līdz beigām, padarot to pieejamu plašākai auditorijai, ieskaitot tos, kuriem nav plašu ML zināšanu.

Šī visaptverošā rokasgrāmata koncentrējas uz vienu no galvenajām AutoML sastāvdaļām: Automatizētu modeļu atlasi. Mēs izpētīsim jēdzienus, metodes, priekšrocības un izaicinājumus, kas saistīti ar šo kritisko AutoML aspektu.

Kas ir automatizēta modeļu atlase?

Automatizēta modeļu atlase ir process, kurā no kandidātu modeļu klāsta konkrētai datu kopai un uzdevumam automātiski tiek identificēts vislabākais ML modelis. Tas ietver dažādu modeļu arhitektūru, algoritmu un to atbilstošo hiperparametru izpēti, lai atrastu optimālo konfigurāciju, kas maksimizē iepriekš definētu veiktspējas metriku (piemēram, precizitāti, atsaucību, F1 rādītāju, AUC) validācijas datu kopā. Atšķirībā no tradicionālās modeļu atlases, kas lielā mērā balstās uz manuālu eksperimentēšanu un ekspertu zināšanām, automatizēta modeļu atlase izmanto algoritmus un metodes, lai efektīvi pārmeklētu modeļu telpu un identificētu daudzsološus modeļus.

Iedomājieties to šādi: jums ir jāizvēlas labākais instruments konkrētam kokapstrādes projektam. Jums ir instrumentu kaste, kas pilna ar dažādiem zāģiem, kaltiem un ēvelēm. Automatizēta modeļu atlase ir kā sistēma, kas automātiski pārbauda katru instrumentu jūsu projektā, mēra rezultāta kvalitāti un pēc tam iesaka labāko instrumentu darbam. Tas ietaupa jūsu laiku un pūles, kas būtu jāvelta, manuāli izmēģinot katru instrumentu un noskaidrojot, kurš darbojas vislabāk.

Kāpēc automatizēta modeļu atlase ir svarīga?

Automatizēta modeļu atlase piedāvā vairākas nozīmīgas priekšrocības:

• Paaugstināta efektivitāte: Automatizē laikietilpīgo un iteratīvo procesu, manuāli eksperimentējot ar dažādiem modeļiem un hiperparametriem. Tas ļauj datu zinātniekiem koncentrēties uz citiem kritiskiem ML procesa aspektiem, piemēram, datu sagatavošanu un pazīmju inženieriju.
• Uzlabota veiktspēja: Sistemātiski izpētot plašu modeļu telpu, automatizēta modeļu atlase bieži var identificēt modeļus, kas pārspēj pat pieredzējušu datu zinātnieku manuāli atlasītos. Tā var atklāt neacīmredzamas modeļu kombinācijas un hiperparametru iestatījumus, kas noved pie labākiem rezultātiem.
• Samazināta neobjektivitāte: Manuālu modeļu atlasi var ietekmēt datu zinātnieka personīgā neobjektivitāte un vēlmes. Automatizēta modeļu atlase samazina šo neobjektivitāti, objektīvi novērtējot modeļus, pamatojoties uz iepriekš definētām veiktspējas metrikām.
• ML demokratizācija: AutoML, ieskaitot automatizētu modeļu atlasi, padara ML pieejamu personām un organizācijām ar ierobežotām ML zināšanām. Tas dod iespēju pilsoniskajiem datu zinātniekiem un nozares ekspertiem izmantot ML spēku, nepaļaujoties uz retiem un dārgiem ML speciālistiem.
• Ātrāks nonākšanas laiks tirgū: Automatizācija paātrina modeļu izstrādes ciklu, ļaujot organizācijām ātrāk ieviest ML risinājumus un iegūt konkurences priekšrocības.

Galvenās metodes automatizētā modeļu atlasē

Automatizētā modeļu atlasē tiek izmantotas vairākas metodes, lai efektīvi pārmeklētu modeļu telpu un identificētu vislabākos modeļus. Tās ietver:

1. Hiperparametru optimizācija

Hiperparametru optimizācija ir process, kurā tiek atrasts optimāls hiperparametru kopums konkrētam ML modelim. Hiperparametri ir parametri, kas netiek apgūti no datiem, bet tiek iestatīti pirms modeļa apmācības. Hiperparametru piemēri ir mācīšanās ātrums neironu tīklā, koku skaits nejaušajā mežā un regularizācijas stiprums atbalsta vektoru mašīnā.

Hiperparametru optimizācijai tiek izmantoti vairāki algoritmi, tostarp:

• Tīkla meklēšana (Grid Search): Izsmeļoši pārmeklē iepriekš definētu hiperparametru vērtību tīklu. Lai gan to ir viegli īstenot, tas var būt skaitļošanas ziņā dārgs augstas dimensijas hiperparametru telpām.
• Nejaušā meklēšana (Random Search): Nejauši atlasa hiperparametru vērtības no iepriekš definētiem sadalījumiem. Bieži vien efektīvāka par tīkla meklēšanu, īpaši augstas dimensijas telpām.
• Beiesa optimizācija: Izveido mērķa funkcijas (piemēram, validācijas precizitātes) varbūtisku modeli un izmanto to, lai gudri atlasītu nākamās hiperparametru vērtības, kas jānovērtē. Parasti efektīvāka par tīkla un nejaušo meklēšanu, īpaši dārgām mērķa funkcijām. Piemēri ir Gausa procesi un Koka strukturēts Parzena novērtētājs (TPE).
• Evolūcijas algoritmi: Iedvesmojoties no bioloģiskās evolūcijas, šie algoritmi uztur kandidātu risinājumu (t.i., hiperparametru konfigurāciju) populāciju un iteratīvi tos uzlabo, izmantojot atlasi, krustošanu un mutāciju. Piemērs: Ģenētiskie algoritmi

Piemērs: Apsveriet atbalsta vektoru mašīnas (SVM) apmācību attēlu klasificēšanai. Optimizējamie hiperparametri varētu ietvert kodola tipu (lineārs, radiālās bāzes funkcija (RBF), polinomiāls), regularizācijas parametru C un kodola koeficientu gamma. Izmantojot Beiesa optimizāciju, AutoML sistēma gudri atlasītu šo hiperparametru kombinācijas, apmācītu SVM ar šiem iestatījumiem, novērtētu tās veiktspēju validācijas kopā un pēc tam izmantotu rezultātus, lai vadītu nākamās izmēģināmās hiperparametru kombinācijas izvēli. Šis process turpinās, līdz tiek atrasta hiperparametru konfigurācija ar optimālu veiktspēju.

2. Neironu tīklu arhitektūras meklēšana (NAS)

Neironu tīklu arhitektūras meklēšana (NAS) ir metode neironu tīklu arhitektūru automātiskai projektēšanai. Tā vietā, lai manuāli projektētu arhitektūru, NAS algoritmi meklē optimālo arhitektūru, izpētot dažādas slāņu, savienojumu un operāciju kombinācijas. NAS bieži tiek izmantota, lai atrastu arhitektūras, kas pielāgotas konkrētiem uzdevumiem un datu kopām.

NAS algoritmus var plaši iedalīt trīs kategorijās:

• Pastiprināšanas mācīšanās balstīta NAS: Izmanto pastiprināšanas mācīšanos, lai apmācītu aģentu ģenerēt neironu tīklu arhitektūras. Aģents saņem atlīdzību, pamatojoties uz ģenerētās arhitektūras veiktspēju.
• Evolūcijas algoritmu balstīta NAS: Izmanto evolūcijas algoritmus, lai attīstītu neironu tīklu arhitektūru populāciju. Arhitektūras tiek novērtētas, pamatojoties uz to veiktspēju, un labākās arhitektūras tiek atlasītas kā vecāki nākamajai paaudzei.
• Uz gradientu balstīta NAS: Izmanto gradienta nolaišanos, lai tieši optimizētu neironu tīkla arhitektūru. Šī pieeja parasti ir efektīvāka nekā pastiprināšanas mācīšanās un evolūcijas algoritmu balstītas NAS.

Piemērs: Google AutoML Vision izmanto NAS, lai atklātu pielāgotas neironu tīklu arhitektūras, kas optimizētas attēlu atpazīšanas uzdevumiem. Šīs arhitektūras bieži pārspēj manuāli izstrādātas arhitektūras konkrētās datu kopās.

3. Metamācīšanās

Metamācīšanās, pazīstama arī kā "mācīšanās mācīties", ir metode, kas ļauj ML modeļiem mācīties no iepriekšējām pieredzēm. Automatizētas modeļu atlases kontekstā metamācīšanos var izmantot, lai izmantotu zināšanas, kas gūtas no iepriekšējiem modeļu atlases uzdevumiem, lai paātrinātu labākā modeļa meklēšanu jaunam uzdevumam. Piemēram, metamācīšanās sistēma varētu uzzināt, ka noteikta veida modeļi parasti labi darbojas ar datu kopām ar specifiskām īpašībām (piemēram, augstu dimensiju, nesabalansētām klasēm).

Metamācīšanās pieejas parasti ietver metamodeļa izveidi, kas prognozē dažādu modeļu veiktspēju, pamatojoties uz datu kopas īpašībām. Šo metamodeli pēc tam var izmantot, lai vadītu labākā modeļa meklēšanu jaunai datu kopai, dodot priekšroku modeļiem, kuriem tiek prognozēta laba veiktspēja.

Piemērs: Iedomājieties AutoML sistēmu, kas ir izmantota, lai apmācītu modeļus uz simtiem dažādu datu kopu. Izmantojot metamācīšanos, sistēma varētu uzzināt, ka lēmumu koki parasti labi darbojas ar datu kopām, kurās ir kategoriskas pazīmes, savukārt neironu tīkli parasti labi darbojas ar datu kopām, kurās ir skaitliskas pazīmes. Saņemot jaunu datu kopu, sistēma varētu izmantot šīs zināšanas, lai dotu priekšroku lēmumu kokiem vai neironu tīkliem, pamatojoties uz datu kopas īpašībām.

4. Ansambļu metodes

Ansambļu metodes apvieno vairākus ML modeļus, lai izveidotu vienu, robustāku modeli. Automatizētā modeļu atlasē ansambļu metodes var izmantot, lai apvienotu vairāku daudzsološu modeļu prognozes, kas identificētas meklēšanas procesā. Tas bieži var novest pie uzlabotas veiktspējas un vispārināšanas spējas.

Biežākās ansambļu metodes ietver:

• Bagging (somošana): Apmāca vairākus modeļus uz dažādām apmācības datu apakškopām un vidējo to prognozes.
• Boosting (pastiprināšana): Apmāca modeļus secīgi, katram modelim koncentrējoties uz iepriekšējo modeļu pieļauto kļūdu labošanu.
• Stacking (kombinēšana): Apmāca metamodeli, kas apvieno vairāku bāzes modeļu prognozes.

Piemērs: AutoML sistēma varētu identificēt trīs daudzsološus modeļus: nejaušo mežu, gradienta pastiprināšanas mašīnu un neironu tīklu. Izmantojot kombinēšanu (stacking), sistēma varētu apmācīt loģistiskās regresijas modeli, lai apvienotu šo trīs modeļu prognozes. Rezultātā iegūtais kombinētais modelis, visticamāk, pārspētu jebkuru no atsevišķajiem modeļiem.

Automatizētās modeļu atlases darbplūsma

Tipiskā automatizētās modeļu atlases darbplūsma ietver šādus soļus:

1. Datu priekšapstrāde: Datu tīrīšana un sagatavošana modeļa apmācībai. Tas var ietvert trūkstošo vērtību apstrādi, kategorisko pazīmju kodēšanu un skaitlisko pazīmju mērogošanu.
2. Pazīmju inženierija: Atbilstošu pazīmju iegūšana un pārveidošana no datiem. Tas var ietvert jaunu pazīmju izveidi, svarīgāko pazīmju atlasi un datu dimensionalitātes samazināšanu.
3. Modeļu telpas definēšana: Apsveramo kandidātu modeļu kopas definēšana. Tas var ietvert izmantojamo modeļu veidu (piem., lineārie modeļi, koku bāzes modeļi, neironu tīkli) un katram modelim izpētāmo hiperparametru diapazona norādīšanu.
4. Meklēšanas stratēģijas izvēle: Piemērotas meklēšanas stratēģijas izvēle modeļu telpas izpētei. Tas var ietvert hiperparametru optimizācijas metožu, neironu tīklu arhitektūras meklēšanas algoritmu vai metamācīšanās pieeju izmantošanu.
5. Modeļa novērtēšana: Katra kandidāta modeļa veiktspējas novērtēšana validācijas datu kopā. Tas var ietvert tādas metrikas kā precizitāte, atsaucība, F1 rādītājs, AUC vai citas uzdevumam specifiskas metrikas.
6. Modeļa atlase: Vislabākā modeļa atlase, pamatojoties uz tā veiktspēju validācijas datu kopā.
7. Modeļa ieviešana: Atlasītā modeļa ieviešana ražošanas vidē.
8. Modeļa uzraudzība: Ieviestā modeļa veiktspējas uzraudzība laika gaitā un modeļa atkārtota apmācība pēc nepieciešamības, lai saglabātu tā precizitāti.

Rīki un platformas automatizētai modeļu atlasei

Ir pieejami vairāki rīki un platformas automatizētai modeļu atlasei, gan atvērtā koda, gan komerciāli. Šeit ir dažas populāras iespējas:

• Auto-sklearn: Atvērtā koda AutoML bibliotēka, kas veidota uz scikit-learn bāzes. Tā automātiski meklē vislabāko modeli un hiperparametrus, izmantojot Beiesa optimizāciju un metamācīšanos.
• TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool): Atvērtā koda AutoML bibliotēka, kas izmanto ģenētisko programmēšanu, lai optimizētu ML darbplūsmas.
• H2O AutoML: Atvērtā koda AutoML platforma, kas atbalsta plašu ML algoritmu klāstu un nodrošina lietotājam draudzīgu saskarni ML modeļu izveidei un ieviešanai.
• Google Cloud AutoML: Mākoņpakalpojumu AutoML servisu komplekts, kas ļauj lietotājiem veidot pielāgotus ML modeļus, nerakstot kodu.
• Microsoft Azure Machine Learning: Mākoņpakalpojumu ML platforma, kas nodrošina AutoML iespējas, ieskaitot automatizētu modeļu atlasi un hiperparametru optimizāciju.
• Amazon SageMaker Autopilot: Mākoņpakalpojumu AutoML serviss, kas automātiski veido, apmāca un pielāgo ML modeļus.

Izaicinājumi un apsvērumi automatizētā modeļu atlasē

Lai gan automatizēta modeļu atlase piedāvā daudzas priekšrocības, tā rada arī vairākus izaicinājumus un apsvērumus:

• Skaitļošanas izmaksas: Plašas modeļu telpas pārmeklēšana var būt skaitļošanas ziņā dārga, īpaši sarežģītiem modeļiem un lielām datu kopām.
• Pārmērīga pielāgošana (Overfitting): Automatizētās modeļu atlases algoritmi dažkārt var pārmērīgi pielāgoties validācijas datu kopai, kas noved pie sliktas vispārināšanas veiktspējas uz neredzētiem datiem. Tādas metodes kā krusteniskā validācija un regularizācija var palīdzēt mazināt šo risku.
• Interpretējamība: Modeļi, ko atlasa automatizētās modeļu atlases algoritmi, dažkārt var būt grūti interpretējami, padarot sarežģītu izpratni par to, kāpēc tie veic noteiktas prognozes. Tas var radīt bažas lietojumprogrammās, kur interpretējamība ir kritiska.
• Datu noplūde: Modeļu atlases procesā ir ļoti svarīgi izvairīties no datu noplūdes. Tas nozīmē nodrošināt, ka validācijas datu kopa nekādā veidā netiek izmantota, lai ietekmētu modeļu atlases procesu.
• Pazīmju inženierijas ierobežojumi: Pašreizējiem AutoML rīkiem bieži ir ierobežojumi pazīmju inženierijas automatizācijā. Lai gan daži rīki piedāvā automātisku pazīmju atlasi un pārveidošanu, sarežģītākiem pazīmju inženierijas uzdevumiem joprojām var būt nepieciešama manuāla iejaukšanās.
• "Melnās kastes" daba: Dažas AutoML sistēmas darbojas kā "melnās kastes", padarot grūti saprotamu pamatā esošo lēmumu pieņemšanas procesu. Caurspīdīgums un izskaidrojamība ir būtiski, lai veidotu uzticību un nodrošinātu atbildīgu MI.
• Nesabalansētu datu kopu apstrāde: Daudzas reālās pasaules datu kopas ir nesabalansētas, kas nozīmē, ka vienai klasei ir ievērojami mazāk paraugu nekā citai(-ām). AutoML sistēmām ir jāspēj efektīvi apstrādāt nesabalansētas datu kopas, piemēram, izmantojot tādas metodes kā pārmērīga paraugu ņemšana (oversampling), nepietiekama paraugu ņemšana (undersampling) vai izmaksu jutīga mācīšanās.

Labākā prakse automatizētas modeļu atlases izmantošanai

Lai efektīvi izmantotu automatizētu modeļu atlasi, apsveriet šādas labākās prakses:

• Izprotiet savus datus: Rūpīgi analizējiet savus datus, lai izprastu to īpašības, tostarp datu tipus, sadalījumus un attiecības starp pazīmēm. Šī izpratne palīdzēs jums izvēlēties piemērotus modeļus un hiperparametrus.
• Definējiet skaidras novērtēšanas metrikas: Izvēlieties novērtēšanas metrikas, kas atbilst jūsu biznesa mērķiem. Apsveriet vairāku metriku izmantošanu, lai novērtētu dažādus modeļa veiktspējas aspektus.
• Izmantojiet krustenisko validāciju: Izmantojiet krustenisko validāciju, lai novērtētu savu modeļu veiktspēju un izvairītos no pārmērīgas pielāgošanas validācijas datu kopai.
• Regularizējiet savus modeļus: Izmantojiet regularizācijas metodes, lai novērstu pārmērīgu pielāgošanu un uzlabotu vispārināšanas veiktspēju.
• Uzraugiet modeļa veiktspēju: Nepārtraukti uzraugiet savu ieviesto modeļu veiktspēju un atkārtoti apmāciet tos pēc nepieciešamības, lai saglabātu to precizitāti.
• Izskaidrojamais MI (XAI): Dodiet priekšroku rīkiem un metodēm, kas piedāvā modeļu prognožu izskaidrojamību un interpretējamību.
• Apsveriet kompromisus: Izprotiet kompromisus starp dažādiem modeļiem un hiperparametriem. Piemēram, sarežģītāki modeļi var piedāvāt augstāku precizitāti, bet var būt arī grūtāk interpretējami un vairāk pakļauti pārmērīgai pielāgošanai.
• "Cilvēks ciklā" pieeja: Apvienojiet automatizētu modeļu atlasi ar cilvēka zināšanām. Izmantojiet AutoML, lai identificētu daudzsološus modeļus, bet iesaistiet datu zinātniekus, lai pārskatītu rezultātus, precizētu modeļus un nodrošinātu, ka tie atbilst konkrētām lietojumprogrammas prasībām.

Automatizētās modeļu atlases nākotne

Automatizētās modeļu atlases joma strauji attīstās, un notiek pastāvīga pētniecība un attīstība, kas vērsta uz pašreizējo pieeju izaicinājumu un ierobežojumu risināšanu. Daži daudzsološi nākotnes virzieni ietver:

• Efektīvāki meklēšanas algoritmi: Efektīvāku meklēšanas algoritmu izstrāde, kas var ātrāk un efektīvāk izpētīt modeļu telpu.
• Uzlabotas metamācīšanās metodes: Sarežģītāku metamācīšanās metožu izstrāde, kas var izmantot zināšanas no iepriekšējiem modeļu atlases uzdevumiem, lai paātrinātu labākā modeļa meklēšanu jaunam uzdevumam.
• Automatizēta pazīmju inženierija: Jaudīgāku automatizētu pazīmju inženierijas metožu izstrāde, kas var automātiski iegūt un pārveidot atbilstošas pazīmes no datiem.
• Izskaidrojamais AutoML: AutoML sistēmu izstrāde, kas nodrošina lielāku caurspīdīgumu un modeļu prognožu interpretējamību.
• Integrācija ar mākoņplatformām: Nemanāma AutoML rīku integrācija ar mākoņplatformām, lai nodrošinātu mērogojamu un rentablu modeļu izstrādi un ieviešanu.
• Neobjektivitātes un godīguma risināšana: AutoML sistēmu izstrāde, kas var atklāt un mazināt neobjektivitāti datos un modeļos, nodrošinot godīguma un ētisko apsvērumu ievērošanu.
• Atbalsts daudzveidīgākiem datu tipiem: AutoML iespēju paplašināšana, lai atbalstītu plašāku datu tipu klāstu, ieskaitot laika rindu datus, teksta datus un grafu datus.

Noslēgums

Automatizēta modeļu atlase ir spēcīga tehnika, kas var ievērojami uzlabot ML projektu efektivitāti un lietderību. Automatizējot laikietilpīgo un iteratīvo procesu, manuāli eksperimentējot ar dažādiem modeļiem un hiperparametriem, automatizēta modeļu atlase ļauj datu zinātniekiem koncentrēties uz citiem kritiskiem ML procesa aspektiem, piemēram, datu sagatavošanu un pazīmju inženieriju. Tā arī demokratizē ML, padarot to pieejamu personām un organizācijām ar ierobežotām ML zināšanām. Tā kā AutoML joma turpina attīstīties, mēs varam sagaidīt vēl sarežģītāku un jaudīgāku automatizētu modeļu atlases metožu parādīšanos, kas vēl vairāk pārveidos veidu, kā mēs veidojam un ieviešam ML modeļus.

Izprotot automatizētās modeļu atlases jēdzienus, metodes, priekšrocības un izaicinājumus, jūs varat efektīvi izmantot šo tehnoloģiju, lai veidotu labākus ML modeļus un sasniegtu savus biznesa mērķus.