इस सेक्शन में, इसके कुछ फ़ायदों और सीमाओं के बारे में बताया गया है AutoML और ये काम कर सकते हैं: इससे आपको यह तय करने में मदद मिलती है कि AutoML आपके प्रोजेक्ट के लिए सही है या नहीं.
फ़ायदे
AutoML इस्तेमाल करने की कुछ सामान्य वजहें ये हैं:
- समय बचाने के लिए: कई लोग, टालने की वजह से समय बचाने के लिए AutoML का इस्तेमाल करते हैं सबसे अच्छा मॉडल ढूंढने के लिए, मैन्युअल तौर पर किए जाने वाले बड़े प्रयोग.
- एमएल मॉडल की क्वालिटी को बेहतर बनाने के लिए: AutoML टूल बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग का इस्तेमाल सबसे अच्छी क्वालिटी वाले मॉडल के लिए.
- किसी खास स्किल की ज़रूरत के बिना एमएल मॉडल बनाना: इसका खराब असर मशीन लर्निंग के टास्क को ऑटोमेट करना, मशीन लर्निंग को सभी के लिए आसान बनाता है. उपयोगकर्ताओं के पास यह होना ज़रूरी नहीं है मशीन लर्निंग एल्गोरिदम या प्रोग्रामिंग की गहरी समझ एक एमएल मॉडल डेवलप करें.
- डेटासेट को स्मोक टेस्ट करने के लिए: भले ही आप एक्सपर्ट मॉडल बिल्डर हों, AutoML यह तुरंत आपको बुनियादी अनुमान दे सकता है कि डेटासेट में ज़रूरत के मुताबिक डेटा है या नहीं अपने आस-पास मौजूद हर चीज़ के बारे में सिग्नल देते हैं. अगर AutoML टूल एक सामान्य टूल भी नहीं बना सकता तो एक अच्छा मॉडल बनाने में अपना समय खर्च करने से आपको फ़ायदा नहीं होगा हाथ से.
- डेटासेट का आकलन करने के लिए: कई AutoML सिस्टम, न सिर्फ़ मॉडल की मदद से, उन सुविधाओं का आकलन भी किया जा सकता है जिन्हें उन मॉडल को ट्रेनिंग देना. भले ही, आप नतीजे वाले मॉडल का इस्तेमाल न करें, AutoML टूल की मदद से यह पता लगाया जा सकता है कि आपकी कौनसी सुविधाएं ज़्यादा काम के नहीं हैं इकट्ठा करना और उसे अपने आखिरी डेटासेट में शामिल करना.
- सबसे सही तरीके लागू करने के लिए: ऑटोमेशन में, ऐप्लिकेशन के लिए पहले से मौजूद सहायता मिलती है, ताकि हर मॉडल की खोज के लिए, मशीन लर्निंग के सबसे सही तरीके
सीमाएं
हालांकि, AutoML को चुनने से पहले आपको कुछ सीमाओं का ध्यान रखना चाहिए:
- मॉडल की क्वालिटी, मैन्युअल ट्रेनिंग जितनी अच्छी नहीं होती. सामान्य जानकारी का इस्तेमाल करना आर्किटेक्चर का सबसे अच्छा कॉम्बिनेशन ढूंढने के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम, हाइपर पैरामीटर और किसी भी रैंडम डेटासेट के लिए फ़ीचर इंजीनियरिंग का अक्सर यह मतलब होता है अगर विशेषज्ञ के पास काफ़ी समय है, तो वह बेहतर तरीके से मॉडल बना सकता है सुझाव की क्वालिटी.
- मॉडल सर्च और जटिलता की जानकारी साफ़ तौर पर न दी जाए. AutoML के साथ काम करना मुश्किल है ताकि यह पता चल सके कि टूल सबसे अच्छे मॉडल तक कैसे पहुंचा. असल में, आउटपुट मॉडल खुद अलग-अलग आर्किटेक्चर से बनाए जा सकते हैं. हाइपर पैरामीटर पर सेट किया जा सकता है और उनमें इंजीनियरिंग रणनीतियों को शामिल किया जा सकता है. इसके साथ जनरेट किए गए मॉडल AutoML को मैन्युअल तरीके से फिर से बनाना मुश्किल है.
- एक से ज़्यादा AutoML रनों में ज़्यादा फ़र्क़ दिख सकता है: ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम बार-बार यह पता लगाता है कि उसके हिसाब से सबसे अच्छी वैल्यू क्या हैं इसलिए, अलग-अलग AutoML रन करके ये मॉडल बनाए जा सकते हैं और हवा में थोड़ी-बहुत (या काफ़ी हद तक) भी बढ़ोतरी होती है. अलग-अलग जगहों पर मौजूद हैं. नया मॉडल आर्किटेक्चर बनाने के लिए, AutoML की मदद से फिर से ट्यून करना पिछले आउटपुट मॉडल को फिर से ट्रेनिंग देने की तुलना में, ज़्यादा फ़र्क़ दिख सकता है आर्किटेक्चर.
- ट्रेनिंग के दौरान मॉडल को पसंद के मुताबिक नहीं बनाया जा सकता. अगर आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए ज़रूरी है मनमुताबिक बनाने या ट्रेनिंग की प्रोसेस के दौरान थोड़ा-बहुत बदलाव करने पर, AutoML आपके लिए सही विकल्प.
डेटा से जुड़ी ज़रूरी शर्तें
चाहे आपको अपनी पसंद के मुताबिक ट्रेनिंग दी जा रही हो या AutoML सिस्टम का इस्तेमाल किया जा रहा हो, शुरुआत से किसी मॉडल को बनाते समय इन बातों का ध्यान रखें: डेटा की मात्रा. AutoML का फ़ायदा यह है कि आप इसे आर्किटेक्चर और हाइपर पैरामीटर्स खोज करते हैं और मुख्य रूप से आपका डेटा.
ऐसे खास AutoML सिस्टम भी हैं जो मॉडल को ट्रेनिंग दे सकते हैं: डेटा बहुत कम है, क्योंकि वे लर्निंग ट्रांसफ़र करें. इसके लिए इसके लिए, उन्हें वेबसाइट पर दिखाने के लिए हज़ारों उदाहरणों की ज़रूरत होती है. चित्र क्लासिफ़िकेशन मॉडल है, तो ये खास AutoML सिस्टम सिर्फ़ फ़िलहाल, कुछ सौ लेबल की गई इमेज और ट्रांसफ़र लर्निंग के साथ इमेज क्लासिफ़िकेशन फ़्रेमवर्क मॉडल.
क्या AutoML आपके प्रोजेक्ट के लिए सही है?
AutoML, नौसिखियों से लेकर विशेषज्ञों तक, सभी की मदद कर सकता है. प्रॉडक्ट बनाने के लिए, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें और करने में मदद करते हैं. अगर आपको यह तय करना है कि AutoML आपके प्रोजेक्ट के लिए सही है या नहीं, इन ट्रेड ऑफ़ पर विचार करें:
- ऐसी टीम के लिए AutoML एक बेहतरीन विकल्प है जिसके पास मशीन लर्निंग का सीमित अनुभव है जो बेहतर ढंग से काम करने में मदद करने के लिए, पसंद के मुताबिक बनाने की ज़रूरी शर्तें नहीं हैं.
- कस्टम (मैन्युअल) ट्रेनिंग तब ज़्यादा बेहतर होती है, जब मॉडल की क्वालिटी अहम है और टीम को अपने मॉडल को पसंद के मुताबिक बनाने के बारे में जानकारी होनी चाहिए. इनमें मामलों में, मैन्युअल ट्रेनिंग को एक्सपेरिमेंट करने में ज़्यादा समय लग सकता है और लेकिन टीम अक्सर अच्छी क्वालिटी वाला मॉडल तैयार कर सकती है. यह AutoML समाधान से ज़्यादा मिलता-जुलता है.