AutoML: Комплексний посібник з автоматичного вибору моделей

У сучасному світі, що керується даними, машинне навчання (МН) стало незамінним інструментом для бізнесу в різних галузях. Однак створення та розгортання ефективних моделей МН часто вимагає значних знань, часу та ресурсів. Саме тут на допомогу приходить автоматизоване машинне навчання (AutoML). AutoML має на меті демократизувати МН шляхом автоматизації всього процесу створення та розгортання моделей МН, роблячи його доступним для ширшої аудиторії, включно з тими, хто не має глибоких знань у цій галузі.

Цей комплексний посібник зосереджений на одному з ключових компонентів AutoML: автоматичному виборі моделей. Ми розглянемо концепції, техніки, переваги та виклики, пов'язані з цим критично важливим аспектом AutoML.

Що таке автоматичний вибір моделей?

Автоматичний вибір моделей — це процес автоматичної ідентифікації найкращої моделі МН для заданого набору даних і завдання з низки моделей-кандидатів. Він включає дослідження різних архітектур моделей, алгоритмів та їхніх відповідних гіперпараметрів для знаходження оптимальної конфігурації, яка максимізує заздалегідь визначену метрику продуктивності (наприклад, точність, повноту, F1-оцінку, AUC) на валідаційному наборі даних. На відміну від традиційного вибору моделей, який значною мірою залежить від ручних експериментів та експертних знань, автоматичний вибір моделей використовує алгоритми та техніки для ефективного пошуку в просторі моделей та виявлення перспективних варіантів.

Уявіть це так: вам потрібно вибрати найкращий інструмент для конкретного проєкту з деревообробки. У вас є ящик з інструментами, повний різних пил, доліт та рубанків. Автоматичний вибір моделей — це як система, яка автоматично тестує кожен інструмент на вашому проєкті, вимірює якість результату, а потім рекомендує найкращий інструмент для роботи. Це заощаджує ваш час та зусилля, які б ви витратили на ручне випробування кожного інструменту, щоб з'ясувати, який з них працює найкраще.

Чому автоматичний вибір моделей важливий?

Автоматичний вибір моделей пропонує кілька значних переваг:

Підвищена ефективність: Автоматизує трудомісткий та ітеративний процес ручного експериментування з різними моделями та гіперпараметрами. Це дозволяє фахівцям з даних зосередитися на інших критичних аспектах конвеєра МН, таких як підготовка даних та інженерія ознак.
Покращена продуктивність: Систематично досліджуючи величезний простір моделей, автоматичний вибір моделей часто може знаходити моделі, які перевершують ті, що були обрані вручну навіть досвідченими фахівцями з даних. Він може виявити неочевидні комбінації моделей та налаштування гіперпараметрів, що призводять до кращих результатів.
Зменшення упередженості: Ручний вибір моделей може залежати від особистих упереджень та вподобань фахівця з даних. Автоматичний вибір моделей зменшує цю упередженість, об'єктивно оцінюючи моделі на основі заздалегідь визначених метрик продуктивності.
Демократизація МН: AutoML, включно з автоматичним вибором моделей, робить МН доступним для окремих осіб та організацій з обмеженими знаннями в цій галузі. Це надає можливості громадянським фахівцям з даних та експертам у предметній області використовувати потужність МН, не покладаючись на дефіцитних та дорогих спеціалістів з МН.
Швидший вихід на ринок: Автоматизація прискорює життєвий цикл розробки моделей, дозволяючи організаціям швидше розгортати рішення МН та отримувати конкурентну перевагу.

Ключові техніки в автоматичному виборі моделей

Для ефективного пошуку в просторі моделей та ідентифікації найкращих варіантів використовуються кілька технік автоматичного вибору моделей. До них належать:

1. Оптимізація гіперпараметрів

Оптимізація гіперпараметрів — це процес знаходження оптимального набору гіперпараметрів для даної моделі МН. Гіперпараметри — це параметри, які не вивчаються з даних, а встановлюються перед навчанням моделі. Прикладами гіперпараметрів є швидкість навчання в нейронній мережі, кількість дерев у випадковому лісі та сила регуляризації в машині опорних векторів.

Для оптимізації гіперпараметрів використовуються кілька алгоритмів, зокрема:

Пошук по сітці (Grid Search): Вичерпно перебирає заздалегідь визначену сітку значень гіперпараметрів. Хоча його просто реалізувати, він може бути обчислювально дорогим для просторів гіперпараметрів високої розмірності.
Випадковий пошук (Random Search): Випадково вибирає значення гіперпараметрів із заздалегідь визначених розподілів. Часто ефективніший, ніж пошук по сітці, особливо для просторів високої розмірності.
Байєсівська оптимізація: Будує ймовірнісну модель цільової функції (наприклад, точності на валідаційному наборі) і використовує її для інтелектуального вибору наступних значень гіперпараметрів для оцінки. Зазвичай ефективніша, ніж пошук по сітці та випадковий пошук, особливо для дорогих цільових функцій. Приклади включають гауссові процеси та Tree-structured Parzen Estimator (TPE).
Еволюційні алгоритми: Натхненні біологічною еволюцією, ці алгоритми підтримують популяцію рішень-кандидатів (тобто конфігурацій гіперпараметрів) і ітеративно покращують їх за допомогою відбору, схрещування та мутації. Приклад: Генетичні алгоритми

Приклад: Розглянемо навчання машини опорних векторів (SVM) для класифікації зображень. Гіперпараметри для оптимізації можуть включати тип ядра (лінійне, радіальна базисна функція (RBF), поліноміальне), параметр регуляризації C та коефіцієнт ядра гамма. Використовуючи байєсівську оптимізацію, система AutoML інтелектуально вибиратиме комбінації цих гіперпараметрів, навчатиме SVM з цими налаштуваннями, оцінюватиме її продуктивність на валідаційному наборі, а потім використовуватиме результати для вибору наступної комбінації гіперпараметрів. Цей процес триває доти, доки не буде знайдено конфігурацію гіперпараметрів з оптимальною продуктивністю.

2. Пошук нейронних архітектур (NAS)

Пошук нейронних архітектур (NAS) — це техніка для автоматичного проєктування архітектур нейронних мереж. Замість ручного проєктування архітектури, алгоритми NAS шукають оптимальну архітектуру, досліджуючи різні комбінації шарів, з'єднань та операцій. NAS часто використовується для пошуку архітектур, які спеціально адаптовані до конкретних завдань та наборів даних.

Алгоритми NAS можна загалом класифікувати на три категорії:

NAS на основі навчання з підкріпленням: Використовує навчання з підкріпленням для тренування агента, який генерує архітектури нейронних мереж. Агент отримує винагороду на основі продуктивності згенерованої архітектури.
NAS на основі еволюційних алгоритмів: Використовує еволюційні алгоритми для еволюції популяції архітектур нейронних мереж. Архітектури оцінюються на основі їхньої продуктивності, а найкращі з них обираються як батьки для наступного покоління.
NAS на основі градієнтів: Використовує градієнтний спуск для прямої оптимізації архітектури нейронної мережі. Цей підхід зазвичай ефективніший, ніж NAS на основі навчання з підкріпленням та еволюційних алгоритмів.

Приклад: Google AutoML Vision використовує NAS для виявлення кастомних архітектур нейронних мереж, оптимізованих для завдань розпізнавання зображень. Ці архітектури часто перевершують архітектури, розроблені вручну, на конкретних наборах даних.

3. Метанавчання

Метанавчання, також відоме як «навчання вчитися», — це техніка, яка дозволяє моделям МН вчитися на попередньому досвіді. У контексті автоматичного вибору моделей метанавчання може використовуватися для використання знань, отриманих з попередніх завдань вибору моделей, для прискорення пошуку найкращої моделі для нового завдання. Наприклад, система метанавчання може дізнатися, що певні типи моделей, як правило, добре працюють на наборах даних з певними характеристиками (наприклад, висока розмірність, незбалансовані класи).

Підходи до метанавчання зазвичай включають створення мета-моделі, яка прогнозує продуктивність різних моделей на основі характеристик набору даних. Ця мета-модель може бути використана для спрямування пошуку найкращої моделі для нового набору даних шляхом пріоритезації моделей, які, за прогнозами, будуть працювати добре.

Приклад: Уявіть собі систему AutoML, яка використовувалася для навчання моделей на сотнях різних наборів даних. Використовуючи метанавчання, система могла б дізнатися, що дерева рішень, як правило, добре працюють на наборах даних з категоріальними ознаками, тоді як нейронні мережі — на наборах даних з числовими ознаками. При отриманні нового набору даних система могла б використовувати ці знання для пріоритезації дерев рішень або нейронних мереж на основі характеристик цього набору даних.

4. Ансамблеві методи

Ансамблеві методи поєднують кілька моделей МН для створення єдиної, більш надійної моделі. В автоматичному виборі моделей ансамблеві методи можуть використовуватися для поєднання прогнозів кількох перспективних моделей, виявлених під час процесу пошуку. Це часто може призвести до покращення продуктивності та здатності до узагальнення.

Поширені ансамблеві методи включають:

Беггінг (Bagging): Навчає кілька моделей на різних підмножинах навчальних даних і усереднює їхні прогнози.
Бустинг (Boosting): Навчає моделі послідовно, причому кожна модель зосереджується на виправленні помилок, допущених попередніми моделями.
Стекінг (Stacking): Навчає мета-модель, яка поєднує прогнози кількох базових моделей.

Приклад: Система AutoML може визначити три перспективні моделі: випадковий ліс, градієнтний бустинг та нейронну мережу. Використовуючи стекінг, система може навчити модель логістичної регресії для поєднання прогнозів цих трьох моделей. Отримана ансамблева модель, ймовірно, перевершить будь-яку з окремих моделей.

Робочий процес автоматичного вибору моделей

Типовий робочий процес автоматичного вибору моделей включає наступні кроки:

Попередня обробка даних: Очищення та підготовка даних для навчання моделі. Це може включати обробку пропущених значень, кодування категоріальних ознак та масштабування числових ознак.
Інженерія ознак: Вилучення та перетворення релевантних ознак з даних. Це може включати створення нових ознак, вибір найважливіших ознак та зменшення розмірності даних.
Визначення простору моделей: Визначення набору моделей-кандидатів для розгляду. Це може включати вказівку типів моделей (наприклад, лінійні моделі, моделі на основі дерев, нейронні мережі) та діапазону гіперпараметрів для дослідження для кожної моделі.
Вибір стратегії пошуку: Вибір відповідної стратегії пошуку для дослідження простору моделей. Це може включати використання технік оптимізації гіперпараметрів, алгоритмів пошуку нейронних архітектур або підходів метанавчання.
Оцінка моделі: Оцінка продуктивності кожної моделі-кандидата на валідаційному наборі даних. Це може включати використання таких метрик, як точність, повнота, F1-оцінка, AUC або інші метрики, специфічні для завдання.
Вибір моделі: Вибір найкращої моделі на основі її продуктивності на валідаційному наборі даних.
Розгортання моделі: Розгортання обраної моделі в виробниче середовище.
Моніторинг моделі: Моніторинг продуктивності розгорнутої моделі з часом і перенавчання моделі за потреби для підтримки її точності.

Інструменти та платформи для автоматичного вибору моделей

Існує кілька інструментів та платформ для автоматичного вибору моделей, як з відкритим вихідним кодом, так і комерційних. Ось кілька популярних варіантів:

Auto-sklearn: Бібліотека AutoML з відкритим вихідним кодом, побудована на scikit-learn. Вона автоматично шукає найкращу модель та гіперпараметри, використовуючи байєсівську оптимізацію та метанавчання.
TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool): Бібліотека AutoML з відкритим вихідним кодом, яка використовує генетичне програмування для оптимізації конвеєрів МН.
H2O AutoML: Платформа AutoML з відкритим вихідним кодом, яка підтримує широкий спектр алгоритмів МН та надає зручний інтерфейс для створення та розгортання моделей МН.
Google Cloud AutoML: Набір хмарних сервісів AutoML, які дозволяють користувачам створювати кастомні моделі МН без написання коду.
Microsoft Azure Machine Learning: Хмарна платформа МН, яка надає можливості AutoML, включаючи автоматичний вибір моделей та оптимізацію гіперпараметрів.
Amazon SageMaker Autopilot: Хмарний сервіс AutoML, який автоматично створює, навчає та налаштовує моделі МН.

Виклики та міркування при автоматичному виборі моделей

Хоча автоматичний вибір моделей пропонує численні переваги, він також ставить кілька викликів та вимагає врахування певних аспектів:

Обчислювальні витрати: Пошук у величезному просторі моделей може бути обчислювально дорогим, особливо для складних моделей та великих наборів даних.
Перенавчання: Алгоритми автоматичного вибору моделей іноді можуть перенавчатися на валідаційному наборі даних, що призводить до низької здатності до узагальнення на нових даних. Такі методи, як перехресна валідація та регуляризація, можуть допомогти зменшити цей ризик.
Інтерпретованість: Моделі, обрані алгоритмами автоматичного вибору, іноді можуть бути складними для інтерпретації, що ускладнює розуміння того, чому вони роблять певні прогнози. Це може бути проблемою в застосунках, де інтерпретованість є критично важливою.
Витік даних: Важливо уникати витоку даних під час процесу вибору моделі. Це означає, що валідаційний набір даних не повинен жодним чином впливати на процес вибору моделі.
Обмеження інженерії ознак: Сучасні інструменти AutoML часто мають обмеження в автоматизації інженерії ознак. Хоча деякі інструменти пропонують автоматичний вибір та перетворення ознак, складніші завдання інженерії ознак все ще можуть вимагати ручного втручання.
Природа «чорної скриньки»: Деякі системи AutoML працюють як «чорні скриньки», що ускладнює розуміння внутрішнього процесу прийняття рішень. Прозорість та пояснюваність є вирішальними для побудови довіри та забезпечення відповідального ШІ.
Робота з незбалансованими наборами даних: Багато реальних наборів даних є незбалансованими, тобто один клас має значно менше зразків, ніж інший(і). Системи AutoML повинні вміти ефективно працювати з незбалансованими наборами даних, наприклад, використовуючи такі методи, як надлишкова вибірка (oversampling), недостатня вибірка (undersampling) або навчання з урахуванням вартості помилок.

Найкращі практики використання автоматичного вибору моделей

Щоб ефективно використовувати автоматичний вибір моделей, враховуйте наступні найкращі практики:

Розумійте свої дані: Ретельно проаналізуйте свої дані, щоб зрозуміти їхні характеристики, включаючи типи даних, розподіли та зв'язки між ознаками. Це розуміння допоможе вам вибрати відповідні моделі та гіперпараметри.
Визначте чіткі метрики оцінки: Вибирайте метрики оцінки, які відповідають вашим бізнес-цілям. Розгляньте можливість використання кількох метрик для оцінки різних аспектів продуктивності моделі.
Використовуйте перехресну валідацію: Використовуйте перехресну валідацію для оцінки продуктивності ваших моделей та уникнення перенавчання на валідаційному наборі даних.
Регуляризуйте свої моделі: Використовуйте техніки регуляризації для запобігання перенавчанню та покращення здатності до узагальнення.
Моніторте продуктивність моделі: Постійно моніторте продуктивність ваших розгорнутих моделей та перенавчайте їх за потреби для підтримки їхньої точності.
Пояснювальний ШІ (XAI): Надавайте перевагу інструментам та технікам, які пропонують пояснюваність та інтерпретованість прогнозів моделі.
Враховуйте компроміси: Розумійте компроміси між різними моделями та гіперпараметрами. Наприклад, складніші моделі можуть пропонувати вищу точність, але також можуть бути складнішими для інтерпретації та більш схильними до перенавчання.
Підхід «людина в циклі» (Human-in-the-Loop): Поєднуйте автоматичний вибір моделей з людською експертизою. Використовуйте AutoML для виявлення перспективних моделей, але залучайте фахівців з даних для перегляду результатів, тонкого налаштування моделей та забезпечення того, що вони відповідають конкретним вимогам застосунку.

Майбутнє автоматичного вибору моделей

Сфера автоматичного вибору моделей швидко розвивається, а поточні дослідження та розробки зосереджені на вирішенні викликів та обмежень сучасних підходів. Деякі з перспективних напрямків майбутнього включають:

Більш ефективні алгоритми пошуку: Розробка більш ефективних алгоритмів пошуку, які можуть швидше та ефективніше досліджувати простір моделей.
Покращені техніки метанавчання: Розробка більш складних технік метанавчання, які можуть використовувати знання з попередніх завдань вибору моделей для прискорення пошуку найкращої моделі для нового завдання.
Автоматизована інженерія ознак: Розробка потужніших технік автоматизованої інженерії ознак, які можуть автоматично вилучати та перетворювати релевантні ознаки з даних.
Пояснювальний AutoML: Розробка систем AutoML, які забезпечують більшу прозорість та інтерпретованість прогнозів моделі.
Інтеграція з хмарними платформами: Безшовна інтеграція інструментів AutoML з хмарними платформами для забезпечення масштабованої та економічно ефективної розробки та розгортання моделей.
Вирішення проблем упередженості та справедливості: Розробка систем AutoML, які можуть виявляти та пом'якшувати упередженість у даних та моделях, забезпечуючи дотримання справедливості та етичних міркувань.
Підтримка різноманітніших типів даних: Розширення можливостей AutoML для підтримки ширшого спектра типів даних, включаючи часові ряди, текстові дані та графові дані.

Висновок

Автоматичний вибір моделей — це потужна техніка, яка може значно підвищити ефективність та результативність проєктів МН. Автоматизуючи трудомісткий та ітеративний процес ручного експериментування з різними моделями та гіперпараметрами, автоматичний вибір моделей дозволяє фахівцям з даних зосередитися на інших критичних аспектах конвеєра МН, таких як підготовка даних та інженерія ознак. Він також демократизує МН, роблячи його доступним для окремих осіб та організацій з обмеженими знаннями в цій галузі. Оскільки сфера AutoML продовжує розвиватися, ми можемо очікувати появи ще більш складних та потужних технік автоматичного вибору моделей, що ще більше трансформує спосіб, у який ми створюємо та розгортаємо моделі МН.

Розуміючи концепції, техніки, переваги та виклики автоматичного вибору моделей, ви зможете ефективно використовувати цю технологію для створення кращих моделей МН та досягнення своїх бізнес-цілей.