In diesem Abschnitt werden einige der Vorteile und Einschränkungen AutoML und kann bei der Entscheidung, ob AutoML das Richtige für Ihr Projekt ist.
Vorteile
Hier einige der häufigsten Gründe für die Verwendung von AutoML:
- Zeit sparen: Viele Nutzer entscheiden sich für AutoML, um Zeit zu sparen, weil um das beste Modell zu finden.
- Qualität des ML-Modells verbessern: Mit AutoML-Tools können Sie umfassende für das Modell mit der höchsten Qualität.
- Um ein ML-Modell ohne spezielle Fähigkeiten zu erstellen: Dies ist ein Nebeneffekt. der Automatisierung von ML-Aufgaben ist, dass sie ML demokratisiert wird. Nutzende benötigen keine Algorithmen für maschinelles Lernen oder Programmierung verstehen, ein ML-Modell entwickeln.
- Dataset testen: Auch wenn Sie ein erfahrener Modellentwickler sind, kann AutoML kann Ihnen schnell eine Basisschätzung dafür liefern, ob ein Dataset in all seinen Rauschen zu hören. Wenn das AutoML-Tool nicht einmal eine mittelmäßige lohnt es sich vielleicht nicht, ein gutes Modell zu erstellen, von Hand.
- Dataset bewerten: Viele AutoML-Systeme helfen Ihnen bei der Bewertung nicht nur Modelle erstellt, sondern auch bei der Bewertung der Funktionen helfen, Modelle zu trainieren. Auch wenn Sie das resultierende Modell nicht verwenden, Tools können Ihnen helfen, zu ermitteln, welche Ihrer Funktionen möglicherweise und in Ihr endgültiges Dataset einbeziehen können.
- Best Practices durchsetzen: Die Automatisierung umfasst integrierte Unterstützung für die Anwendung Best Practices für ML für jede Modellsuche
Beschränkungen
Bevor Sie sich für AutoML entscheiden, sollten Sie jedoch einige Einschränkungen beachten:
- Die Modellqualität ist möglicherweise nicht so gut wie manuelles Training. Mithilfe eines generalisierten Optimierungsalgorithmus verwendet, um die beste Kombination aus Architektur, Hyperparameter und Feature Engineering für beliebige Datasets bedeuten oft dass eine motivierte Fachkraft mit genügend Zeit ein Modell mit besserem der Vorhersagequalität.
- Die Modellsuche und -komplexität können intransparent sein. Mit AutoML ist es schwierig, um zu erfahren, wie das Tool zum besten Modell gelangt ist. Tatsächlich Ausgabemodelle selbst können aus verschiedenen Architekturen stammen, Hyperparameter und Feature-Engineering-Strategien. Mit Modellen generierte Modelle AutoML-Daten lassen sich nur schwer manuell reproduzieren.
- Bei mehreren AutoML-Läufen kann es zu größeren Abweichungen kommen: Aufgrund der Art und Weise, wie die der Optimierungsalgorithmus iterativ die besten Werte findet, Modell erstellen, können verschiedene AutoML-Ausführungen in verschiedenen Teilen suchen. und windet sich relativ (oder stark) auf an unterschiedlichen Orten. Erneute Abstimmung mit AutoML zum Erstellen einer neuen Modellarchitektur kann eine größere Varianz aufweisen, als einfach das vorherige Ausgabemodell neu zu trainieren. Architektur.
- Modelle können während des Trainings nicht angepasst werden. Wenn Ihr Anwendungsfall Anpassungen oder Feinabstimmungen während des Trainingsprozesses vornehmen, ist AutoML die richtige Wahl für Sie.
Datenanforderungen
Unabhängig davon, ob Sie benutzerdefiniertes Training oder ein AutoML-System verwenden, wenn Sie ein Modell von Grund auf neu erstellen, große Datenmengen. Der Vorteil von AutoML ist, dass Sie die Architektur und Hyperparametern suchen und sich primär auf die Qualität Ihre Daten.
Es gibt auch spezielle AutoML-Systeme, die Modelle mit erheblich weniger Daten, da sie Lerntransfer: Für statt Hunderttausende von Beispielen zu benötigen, Bildklassifizierungsmodell haben, können diese speziellen AutoML-Systeme nur ein paar hundert beschriftete Bilder zusammen mit einem Lerntransfer aus einem vorhandenen Framework-Modell zur Bildklassifizierung.
Eignet sich AutoML für Ihr Projekt?
AutoML kann alle – vom Anfänger bis zum Experten – dabei helfen, ML für die Entwicklung von Produkten und Probleme zu lösen. Wenn Sie sich entscheiden müssen, ob AutoML das Richtige für Ihr Projekt ist, sollten Sie folgende Vor- und Nachteile beachten:
- AutoML ist eine gute Wahl für Teams, die wenig Erfahrung in der ML-Entwicklung haben. oder erfahrenen Teams, die Produktivitätszuwächse und keine Anpassungsanforderungen.
- Benutzerdefiniertes (manuelles) Training ist sinnvoller, wenn die Modellqualität und das Team muss in der Lage sein, sein Modell anzupassen. In diesen kann das manuelle Training mehr Zeit für Tests und Entwicklung einer Lösung, aber das Team kann oft ein qualitativ besseres Modell erzielen, als mit einer AutoML-Lösung.