AutoML: ประโยชน์และข้อจำกัด

ส่วนนี้กล่าวถึงประโยชน์และข้อจำกัดของ AutoML และ ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่า AutoML เหมาะกับโปรเจ็กต์ของคุณหรือไม่

ประโยชน์

สาเหตุทั่วไปบางประการที่อาจเลือกใช้ AutoML มีดังนี้

• เพื่อประหยัดเวลา: ผู้ใช้จำนวนมากเลือก AutoML เพื่อประหยัดเวลาโดยหลีกเลี่ยง ดำเนินการทดลองด้วยตนเองอย่างครอบคลุม เพื่อหารูปแบบที่ดีที่สุด
• เพื่อปรับปรุงคุณภาพโมเดล ML: เครื่องมือ AutoML ช่วยค้นหาได้อย่างครอบคลุม สำหรับโมเดลที่มีคุณภาพสูงสุด
• การสร้างโมเดล ML โดยไม่ต้องมีทักษะเฉพาะทาง: ผลข้างเคียง การทำให้งาน ML เป็นแบบอัตโนมัติคือการทำให้ ML มีความเป็นประชาธิปไตย ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องมี ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับอัลกอริทึม ของแมชชีนเลิร์นนิงหรือการเขียนโปรแกรมเพื่อ พัฒนาโมเดล ML
• หากต้องการควันทดสอบชุดข้อมูล: AutoML เป็นผู้สร้างโมเดลผู้เชี่ยวชาญได้ จะบอกคร่าวๆ ว่าชุดข้อมูลมีปริมาณ ในสัญญาณรบกวนทั้งหมด หากเครื่องมือ AutoML สร้างแม้แต่ ธรรมดาไม่ได้ คุณอาจไม่ต้องเสียเวลาไปกับการพยายามสร้างโมเดลที่ดี ด้วยตนเอง
• เมื่อต้องการประเมินชุดข้อมูล: ระบบ AutoML จำนวนมากจะช่วยคุณประเมินไม่เพียงแต่ โมเดลที่พวกเขาผลิตขึ้น แต่จะช่วยประเมิน คุณลักษณะ ที่ควรใช้ในการ เพื่อฝึกโมเดลเหล่านั้น แม้ว่าคุณจะไม่ได้ใช้โมเดลที่ได้ แต่ AutoML อาจช่วยคุณพิจารณาว่าฟีเจอร์ใดของคุณอาจไม่คุ้มค่า รวบรวมและรวมไว้ในชุดข้อมูลสุดท้าย
• เพื่อบังคับใช้แนวทางปฏิบัติแนะนํา: การทำงานอัตโนมัติมีการสนับสนุนในตัวเพื่อใช้ แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับ ML สำหรับการค้นหาโมเดลแต่ละรายการ

ข้อจำกัด

อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะเลือก AutoML จะมีข้อจำกัดบางอย่างที่คุณควรคำนึงถึงดังนี้

• คุณภาพของโมเดลอาจไม่ดีเท่าการฝึกด้วยตนเอง ใช้โค้ดทั่วไป เพื่อหาการผสมผสานระหว่างสถาปัตยกรรมที่ดีที่สุด ไฮเปอร์พารามิเตอร์ และวิศวกรรมฟีเจอร์สำหรับชุดข้อมูลแบบสุ่มมักจะหมายถึง ผู้เชี่ยวชาญที่มีแรงจูงใจพร้อมเวลาเพียงพอจะสามารถสร้างโมเดลที่มี คุณภาพการคาดการณ์
• การค้นหาโมเดลและความซับซ้อนอาจไม่ชัดเจน ด้วย AutoML มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่เครื่องมือ ทำให้ได้โมเดลที่ดีที่สุด ในความเป็นจริง โมเดลเอาต์พุตอาจมี จากสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน ไฮเปอร์พารามิเตอร์ และกลยุทธ์ด้านวิศวกรรมฟีเจอร์ โมเดลที่สร้างด้วย AutoML ทำซ้ำด้วยตนเองได้ยาก
• การเรียกใช้ AutoML หลายครั้งอาจแสดงความแปรปรวนมากขึ้น: เนื่องจาก อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพจะคอยหาสิ่งที่คิดว่าเป็นค่าที่ดีที่สุดซ้ำๆ สำหรับการสร้างโมเดล การเรียกใช้ AutoML ที่แตกต่างกันอาจค้นหาส่วนต่างๆ ที่ไม่เหมือนกัน ของพื้นที่และลมพัดพอสมควร (หรือแม้แต่อาจเป็นไปได้อย่างมาก) หลายที่ กู้คืนด้วย AutoML เพื่อสร้างสถาปัตยกรรมโมเดลใหม่ อาจแสดงความแปรปรวนมากกว่าแค่การฝึกโมเดลเอาต์พุตก่อนหน้าอีกครั้ง สถาปัตยกรรม
• ปรับแต่งโมเดลไม่ได้ในระหว่างการฝึก หากกรณีการใช้งานต้องใช้ การปรับแต่งหรือปรับเปลี่ยนในระหว่างกระบวนการฝึก AutoML อาจไม่สามารถ ตัวเลือกที่ใช่สำหรับคุณ

ข้อกำหนดด้านข้อมูล

ไม่ว่าคุณจะใช้การฝึกที่กำหนดเองหรือระบบ AutoML วางใจได้เมื่อคุณสร้างโมเดลใหม่ตั้งแต่ต้น นั่นก็คือคุณต้องมี ปริมาณข้อมูลได้ ข้อดีของ AutoML คือคุณไม่ต้องสนใจ สถาปัตยกรรมและไฮเปอร์พารามิเตอร์ จะค้นหาและเน้นไปที่คุณภาพของ ข้อมูลของคุณ

นอกจากนี้ยังมีระบบ AutoML แบบพิเศษที่สามารถฝึกโมเดลด้วย ข้อมูลจะน้อยลงอย่างมากเนื่องจาก การเรียนรู้แบบโอนถ่าย สำหรับ เช่น แทนที่จะต้องใช้ตัวอย่างนับแสนๆ รายการเพื่อสร้าง โมเดลการจัดประเภทรูปภาพ ระบบ AutoML แบบพิเศษเหล่านี้จะใช้ได้เฉพาะ ภาพที่มีป้ายกำกับไม่กี่ร้อยภาพ พร้อมด้วยการโอนการเรียนรู้จาก โมเดลเฟรมเวิร์กการจัดประเภทรูปภาพ

AutoML เหมาะกับโปรเจ็กต์ของคุณไหม

AutoML ช่วยทุกคนได้ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่หรือผู้เชี่ยวชาญ ให้ใช้ ML สร้างผลิตภัณฑ์และ แก้ปัญหาได้ ถ้าคุณกำลังตัดสินใจว่า AutoML เหมาะกับโปรเจ็กต์ของคุณไหม คุณควรพิจารณาข้อดีต่อไปนี้

• AutoML เป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับทีมที่มีประสบการณ์ในการสร้าง ML ที่จำกัด หรือทีมงานที่มีประสบการณ์ ซึ่งกำลังมองหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และ ไม่มีข้อกำหนดการปรับแต่ง
• การฝึกที่กำหนดเอง (ด้วยตนเอง) จะเหมาะสมกว่าเมื่อคุณภาพของโมเดลคือ และทีมจำเป็นต้องสามารถปรับแต่งโมเดลของตนได้ ใน การฝึกอบรมด้วยตนเองอาจต้องใช้เวลามากขึ้นในการทดลอง และ ในการสร้างโซลูชัน แต่ทีมก็มักจะทำให้โมเดลมีคุณภาพสูงขึ้นได้ มากกว่าการใช้โซลูชัน AutoML

คำสำคัญ:

• AutoML
• ถ่ายทอดการเรียนรู้