AutoML: 이점 및 제한사항

이 섹션에서는 AutoML과 AutoML이 프로젝트에 적합한지 판단하는 데 도움이 됩니다.

이점

AutoML을 사용할 수 있는 가장 일반적인 이유는 다음과 같습니다.

• 시간 절약: 많은 사람이 AutoML을 선택하여 최적의 모델을 찾기 위해 광범위한 수동 실험을 진행합니다.
• ML 모델의 품질 개선: AutoML 도구는 머신러닝 모델을 포괄적으로 가장 높은 품질의 모델을 얻을 수 있습니다
• 특수한 기술 없이 ML 모델을 빌드하려는 경우: 부작용 가장 중요한 것은 ML 범용화입니다 사용자는 머신러닝 알고리즘 또는 프로그래밍에 대한 깊이 있는 이해를 통해 ML 모델을 개발할 수 있습니다
• 데이터 세트 스모크 테스트: 전문 모델 빌더라고 해도 AutoML은 데이터 세트에 충분한 양의 데이터가 있는지에 대한 기준 추정치를 모든 노이즈에서 신호를 보내줍니다. AutoML 도구가 초보자도 평범한 좋은 모델을 빌드하는 데 시간을 투자할 가치가 없을 수도 있습니다. 직접 만들 수 있습니다.
• 데이터 세트 평가: 많은 AutoML 시스템은 머신러닝 모델에 적용할 특성을 평가하는 데 모델을 학습시키는 작업도 반복해야 합니다 결과 모델을 사용하지 않더라도 AutoML은 사용하지 않는 기능을 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 최종 데이터 세트에 수집하고 포함할 수 있습니다
• 권장사항 시행: 자동화에는 적용 가능한 기본 제공 지원 기능이 포함되어 있습니다. 각 모델 검색에 대한 ML 권장사항

제한사항

그러나 AutoML을 선택하기 전에 고려해야 할 몇 가지 제한사항이 있습니다.

• 모델 품질은 수동 학습만큼 좋지 않을 수 있습니다. 일반화된 최적의 아키텍처 조합을 찾는 최적화 알고리즘 특성 추출을 사용하는 것이 일반적입니다. 충분한 시간을 가진 의욕적인 전문가가 더 나은 모델을 만들 수 있다고 살펴보겠습니다
• 모델 검색 및 복잡성이 불분명할 수 있습니다. AutoML을 사용하면 도구가 어떻게 최상의 모델에 도달했는지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 실제로 출력 모델 자체를 다양한 아키텍처, 초매개변수, 특성 추출 전략에 관해 알아보았습니다 다음으로 생성된 모델 AutoML은 수동으로 재현하기가 어렵습니다.
• AutoML을 여러 번 실행하면 차이가 나타날 수 있습니다. AutoML의 최적화 알고리즘이 최적값이라고 판단한 값을 반복적으로 찾아냄 각 AutoML 실행에서 검색할 수 있는 부분도 적당히 (또는 상당히 많이) 마무리됩니다. 찾을 수 있습니다. AutoML로 재조정하여 새 모델 아키텍처 생성 단순히 이전 출력 모델을 재학습시키는 것보다 편차가 더 클 수 있음 살펴봤습니다
• 학습 중에는 모델을 맞춤설정할 수 없습니다. 사용 사례에 맞춤설정이나 조정을 하지 않더라도 AutoML이 선택하는 것이 좋습니다

데이터 요구사항

커스텀 학습이든 AutoML 시스템이든 상관없이 모델을 처음부터 빌드할 때는 대규모 언어 모델(LLM)이 데이터 양에 대해 알아볼 수 있습니다. AutoML의 장점은 아키텍처와 초매개변수는 주로 모델의 데이터를 수집하는 데 사용됩니다

모델을 학습시킬 수 있는 특화된 AutoML 시스템도 있습니다. 훨씬 적은 양의 데이터를 전이 학습입니다. 대상 데이터 레이크를 빌드하기 위해 수십만 개의 예제를 필요로 하는 대신 분류 모델인 경우 이러한 특수 AutoML 시스템은 라벨이 지정된 이미지 수백 개를 학습시키고 배포하는 데 이미지 분류 프레임워크 모델입니다.

AutoML이 프로젝트에 적합한가요?

AutoML은 초보자부터 전문가에 이르기까지 누구나 ML을 사용하여 제품을 빌드하고 해결할 수 있습니다. AutoML이 프로젝트에 적합한지 판단하려면 다음과 같은 장단점을 고려하세요.

• AutoML은 ML 빌드 경험이 부족한 팀에 매우 적합합니다. 생산성 향상과 생산성 향상을 목표로 하는 숙련된 팀 또는 모델에게 맞춤설정 요구사항이 없습니다
• 커스텀 (수동) 학습은 모델 품질이 다음과 같은 경우에 더 적합합니다. 팀은 모델을 맞춤설정할 수 있어야 합니다 이러한 수작업으로 학습하는 경우 실험에 더 많은 시간이 필요할 수 있고 더 높은 품질의 모델을 구현할 수 있는 경우가 많습니다. 더 높은 성능을 발휘할 수 있습니다

핵심 용어:

• AutoML
• 전이 학습