Automated ML

Automated Machine Learning (AutoML) ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Automatisierung von Machine Learning-Prozessen beschäftigt, um die Effizienz und Skalierbarkeit von Machine Learning-Anwendungen zu verbessern. AutoML zielt darauf ab, Machine Learning-Methoden für Nicht-Experten zugänglich zu machen und die Forschung auf diesem Gebiet zu beschleunigen.

Was ist AutoML?

AutoML umfasst Methoden und Prozesse, um Machine Learning-Verfahren für Nicht-Experten zugänglich zu machen und die Effizienz von Machine Learning-Anwendungen zu verbessern. Dies beinhaltet die Automatisierung von Aufgaben wie Datenverarbeitung, Feature-Auswahl, Modell-Auswahl, Hyperparameter-Optimierung und Ergebnis-Analyse.

Beispiele für AutoML

Es gibt verschiedene AutoML-Pakete und -Methoden, die für Forscher und Endanwender entwickelt wurden. Einige Beispiele sind:

• AutoWEKA: Ein Ansatz für die simultane Auswahl von Machine Learning-Algorithmen und Hyperparametern.
• Auto-sklearn: Eine Erweiterung von AutoWEKA, die auf der Python-Bibliothek scikit-learn basiert.
• Auto-PyTorch: Ein Ansatz, der Hyperparameter und die neuronale Architektur gemeinsam optimiert.
• AutoGluon: Ein mehrschichtiger Stacking-Ansatz für diverse Machine Learning-Modelle.
• H2O AutoML: Ein Paket, das automatisierte Modell-Auswahl und Ensembling für die H2O-Machine Learning- und Datenanalyse-Plattform bietet.

Anwendungsfälle für AutoML

AutoML kann in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, wie z.B.:

• Klassifizierung: AutoML kann verwendet werden, um Modelle für die Klassifizierung von Daten zu trainieren.
• Regression: AutoML kann verwendet werden, um Modelle für die Regression von Daten zu trainieren.
• Vorhersage: AutoML kann verwendet werden, um Modelle für die Vorhersage von Daten zu trainieren.
• Maschinelles Sehen und NLP: AutoML kann verwendet werden, um Modelle für die Bild- und Sprachverarbeitung zu trainieren.

Vorteile von AutoML

AutoML bietet several Vorteile, wie z.B.:

• Erhöhte Effizienz: AutoML kann die Zeit und den Aufwand reduzieren, die für die Entwicklung von Machine Learning-Modellen erforderlich sind.
• Verbesserte Skalierbarkeit: AutoML kann die Skalierbarkeit von Machine Learning-Anwendungen verbessern, indem es die Automatisierung von Aufgaben ermöglicht.
• Zugänglichkeit: AutoML kann Machine Learning-Methoden für Nicht-Experten zugänglich machen.

Zusammenfassung

Automated Machine Learning (AutoML) ist ein Forschungsgebiet, das sich mit der Automatisierung von Machine Learning-Prozessen beschäftigt, um die Effizienz und Skalierbarkeit von Machine Learning-Anwendungen zu verbessern. AutoML bietet several Vorteile, wie z.B. erhöhte Effizienz, verbesserte Skalierbarkeit und Zugänglichkeit. Es gibt verschiedene AutoML-Pakete und -Methoden, die für Forscher und Endanwender entwickelt wurden.