Bu bölümde, bu yöntemin avantajları ve sınırlamalarından AutoML'i kullanabilir ve AutoML'in projeniz için uygun olup olmadığına karar vermenize yardımcı olacağız.
Avantajları
AutoML'i kullanmayı tercih etmenizin en yaygın nedenlerinden bazıları şunlardır:
- Zamandan tasarruf etmek için: Birçok kişi zaman kazanmak için en iyi modeli bulmak için kapsamlı manuel denemeler.
- Makine öğrenimi modelinin kalitesini artırmak için: AutoML araçları, en yüksek kalitede model için.
- Özel becerilere ihtiyaç duymadan ML modeli derlemek için: Bir yan etki en önemli özelliği makine öğreniminin demokratikleştirilmesidir. Kullanıcıların makine öğrenimi algoritmalarına veya programlamaya ML modeli geliştirmenin önemini öğreneceksiniz.
- Veri kümesinde duman testi yapmak için: Uzman model derleyici olsanız bile AutoML, bir veri kümesinde yeterli sayıda veri barındırıp barındırmadığı konusunda hızlı bir sinyale odaklanmaktır. AutoML aracı, vasat bir veri bile iyi bir model oluşturmaya çalışmak için zaman harcamaya elle yapabilirsiniz.
- Veri kümesini değerlendirmek için: Birçok AutoML sistemi yalnızca ve bir o kadar büyük bir alanda geliştirmeleri için onları eğitirsiniz. Bu durumda üretilen modeli kullanmasanız bile AutoML, araçları, sahip olduğunuz özelliklerden hangilerinin ve son veri kümenize dahil edebilirsiniz.
- En iyi uygulamaları zorunlu kılmak için: Otomasyon, uygulama süreciyle ilgili yerleşik destek içerir. Her model araması için makine öğrenimi en iyi uygulamaları
Sınırlamalar
Bununla birlikte, AutoML'i seçmeden önce dikkate almanız gereken bazı sınırlamalar vardır:
- Model kalitesi, manuel eğitim kadar iyi olmayabilir. Genel bir dil kullanarak optimizasyon algoritmasını kullanarak en iyi mimari, veya rastgele veri kümeleri için özellik mühendisliği genellikle ve motivasyona sahip bir uzmanın yeterli zamanı olan, daha iyi ve daha verimli tahmin kalitesidir.
- Model arama ve karmaşıklık opak olabilir. AutoML ile çalışmak Aracın en iyi modele nasıl ulaştığıyla ilgili fikir edinmek için. Aslında çıkış modellerinin kendisi farklı mimarilerden yapılabilir. özellik mühendisliği stratejilerine değineceğiz. Birlikte oluşturulan modeller AutoML'in manuel olarak yeniden oluşturulması zordur.
- Birden fazla AutoML çalıştırması daha fazla farklılık gösterebilir: optimizasyon algoritması en iyi olduğunu düşündüğü değeri yinelemeli şekilde bulur farklı AutoML çalıştırmaları, farklı modlarda arama yapabilir. orta seviyede (hatta muhtemelen önemli ölçüde) de yoğunlaşıyor. emin olmanız gerekir. Yeni bir model mimarisi oluşturmak için AutoML ile ince ayar yapma önceki çıkış modelini yeniden eğitmekten daha fazla sapma gösterebilir. bahsedeceğim.
- Modeller eğitim sırasında özelleştirilemez. Kullanım alanınız veya ince ayarlar yapmak istiyorsanız AutoML ile uyumlu olmayabilir. yardımcı olur.
Veri gereksinimleri
İster özel eğitim ister AutoML sistemi kullanıyor olun, ancak sıfırdan bir model oluştururken ihtiyacınız olan veri miktarıdır. AutoML’in avantajı, çoğu zaman mimarisi ve hiperparametreyle ilgili araştırma yapar ve esas olarak verileriniz.
Ayrıca modelleri otomatik olarak eğitebilen özel AutoML sistemleri vardır. daha az veri sunar çünkü öğrenmeyi aktarın. Örneğin, yüz binlerce örneğe ihtiyaç duyabilir ve görüntü sınıflandırma modeli kullanıyorsanız bu özel AutoML sistemleri yalnızca birkaç yüz etiketli görüntü ve mevcut bir görüntü sınıflandırma çerçevesi modelini kullanır.
AutoML, projeniz için doğru tercih mi?
AutoML, yeni başlayanlardan uzmanlara kadar herkesin makine öğrenimini kullanarak ürün geliştirmesine bir araya geldi. AutoML'in projeniz için uygun olup olmadığına karar vermeye çalışıyorsanız şu ödünleri göz önünde bulundurun:
- AutoML makine öğrenimi geliştirme konusunda sınırlı deneyime sahip ekipler için idealdir verimlilik kazancı elde etmeyi amaçlayan ve onları başarıya özelleştirme gereksinimleri yok.
- Özel (manuel) eğitim model kalitesi şu durumlarda daha uygundur: önemlidir ve ekibin modellerini özelleştirebilmesi gerekir. Bu manuel eğitim, deneme için daha fazla zaman gerektirebilir ve ancak ekip genellikle daha yüksek kaliteli bir model kullanarak daha iyi anlıyoruz.