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最佳自动机器学习(AutoML):轻松构建模型的全面指南

最佳自动机器学习(AutoML):轻松构建模型的全面指南

Misskey AI

自动机器学习(AutoML)概述

AutoML的定义和重要性

自动机器学习(Automated Machine Learning, AutoML)是一种颠覆性的方法,旨在通过自动化构建和部署有效 AI 模型的复杂和耗时任务来民主化机器学习领域。在传统的机器学习工作流程中,数据科学家和工程师必须手动执行一系列步骤,包括数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优和模型评估。这个过程可能非常劳动密集,需要大量的领域专业知识和技术技能。

AutoML 通过自动化这些关键步骤来解决这一挑战,使组织能够利用机器学习的力量,而无需广泛的 ML 专业知识。通过自动化模型开发生命周期,AutoML 可以实现更快的实验、更有效的资源利用,并探索更广泛的建模方法。这反过来可以促进高性能、可投入生产的 AI 模型的快速开发,从而带来切实的业务价值。

AutoML的关键优势和挑战

AutoML 的兴起为希望利用机器学习力量的组织带来了几个关键优势:

  1. AI 民主化:AutoML 工具降低了机器学习的准入门槛,使领域专家和业务用户能够开发 AI 模型,而无需大量编码或 ML 专业知识。

  2. 提高效率和生产力:通过自动化模型开发生命周期中的重复和耗时任务,AutoML 可以显著提高工作效率和生产力。自动机器学习(AutoML)使数据科学团队能够专注于更高层次的战略工作,并加快AI驱动解决方案的交付。

  3. 探索多样化的建模方法:AutoML平台可以自动探索广泛的算法、架构和超参数配置,从而发现在手动过程中可能被忽略的最优模型。

  4. 缩短上市时间:AutoML的自动化性质使组织能够快速原型化、测试和部署机器学习模型,从而缩短将AI驱动的产品和服务推向市场所需的时间。

然而,采用AutoML也带来了一些关键挑战,组织必须应对这些挑战:

  1. 保持模型可解释性和可解释性:AutoML的自动化性质可能使生成模型的内部工作机制更难理解,这对于关键任务应用和受监管行业至关重要。

  2. 确保数据质量和相关性:AutoML工具高度依赖于输入数据的质量和相关性,组织必须投资于健全的数据管理实践,以确保最佳结果。

  3. 平衡自动化和人类专业知识:虽然AutoML可以自动化许多技术任务,但对于问题定义、特征工程和模型选择等任务,人类监督和领域专业知识仍然至关重要。

  4. 解决偏差和公平性问题:自动化机器学习模型可能会无意中延续或放大训练数据中存在的社会偏见,因此需要进行仔细的监控和缓解策略。

随着组织寻求利用AutoML的好处,他们必须谨慎地应对这些挑战,并制定全面的战略,以确保这些强大工具成功融入到他们的AI和数据科学工作流程中。

流行的AutoML框架和平台

不断增长的需求。自动机器学习的发展促进了几个强大且功能丰富的AutoML框架和平台的出现。以下是一些最著名的AutoML解决方案的详细介绍:

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML是一套机器学习产品,可让用户使用最少的机器学习专业知识训练高质量的模型。该平台提供了一系列AutoML服务,包括用于结构化数据的AutoML Tables、用于图像识别的AutoML Vision、用于文本分析的AutoML Natural Language以及用于视频处理的AutoML Video Intelligence。Google Cloud AutoML利用公司在机器学习方面的丰富经验,提供了一个用户友好、无需编码的界面,用于构建和部署定制AI模型。

Amazon SageMaker Autopilot

Amazon SageMaker Autopilot是AWS SageMaker平台中的一项AutoML功能,旨在自动构建、训练和部署机器学习模型。Autopilot分析输入数据,选择最合适的算法,并优化模型超参数,使用户能够快速生成高性能模型,而无需广泛的ML专业知识。该平台还提供了对模型性能和可解释性的洞见,支持负责任的AI开发。

Microsoft Azure Automated ML

Microsoft Azure Automated ML是一项基于云的AutoML服务,使用户能够在不编写代码的情况下构建、训练和部署机器学习模型。该平台自动探索不同的算法和超参数,为给定的问题和数据选择最优模型。Azure Automated ML还提供了数据准备、特征工程和模型解释等功能,使其成为组织利用机器学习力量的综合解决方案。

H2O.ai AutoML

H2O.ai AutoML是一个开源的AutoML平台,它自动化了整个机器学习工作流程,从数据预处理到模型部署。模型选择和超参数调优。该平台支持广泛的算法,包括监督和无监督学习,并可处理结构化、非结构化和时间序列数据。H2O.ai AutoML 被设计为高度可扩展,可部署在本地、云端或混合环境中。

Sklearn-Genetic-opt

Sklearn-Genetic-opt 是一个 Python 库,它将遗传算法与 scikit-learn 机器学习框架集成,提供了一个 AutoML 解决方案。该库自动优化任何 scikit-learn 估计器的超参数,探索广泛的模型配置,以找到给定问题的最佳性能模型。Sklearn-Genetic-opt 特别适用于小型到中型数据集,并可轻松集成到现有的数据科学工作流中。

这些只是市场上众多 AutoML 框架和平台的几个例子。每个解决方案都有自己独特的特性、优势和目标用例,组织应该仔细评估自己的需求和约束,选择最适合自身需求的 AutoML 工具。

选择合适的 AutoML 解决方案

为您的组织选择合适的 AutoML 解决方案可能是一项复杂的任务,因为需要考虑众多因素。以下是在选择 AutoML 平台时需要评估的一些关键方面:

需要考虑的因素

易用性

AutoML 的主要优势之一是它能够使机器学习民主化,让更广泛的用户(包括领域专家和业务分析师)也能使用。因此,AutoML 平台的易用性和用户友好性是关键因素。寻找具有直观界面、引导式工作流和最少编码要求的解决方案。

与现有工作流的集成

与您组织现有的数据和机器学习工作流无缝集成至关重要,以确保顺利采用。自动机器学习的中文翻译。评估该平台连接您的数据源、协作工具和部署环境的能力,以及对常见数据格式和模型序列化标准的支持。

支持的数据类型和模型

不同的自动机器学习平台在处理不同类型的数据(例如结构化、非结构化、时间序列)以及支持各种机器学习算法和模型架构方面可能会有不同的能力。确保您选择的自动机器学习解决方案可以满足您的用例的特定数据和建模要求。

定制和可解释性

虽然自动机器学习提供的自动化是一个重要优势,但对于关键任务应用程序或受监管行业,组织可能仍需要一定程度的定制和可解释性。寻找提供模型内省、特征重要性分析以及覆盖或微调自动化过程能力的自动机器学习平台。

成本和可扩展性

考虑自动机器学习平台的定价结构和可扩展性,因为这些因素可能会对长期可行性和总拥有成本产生重大影响。评估平台的定价模式、资源消耗以及随着需求的发展处理不断增加的数据量和模型复杂性的能力。

通过仔细评估这些因素,组织可以选择最符合其特定要求、现有基础设施和长期目标的自动机器学习解决方案。

为最佳自动机器学习准备数据

成功的自动机器学习在很大程度上依赖于输入数据的质量和相关性。适当的数据准备和特征工程对于从自动机器学习平台获得最佳结果至关重要。以下是一些为自动机器学习性能优化准备数据的关键考虑因素:

数据预处理和清洗

确保您的数据是干净、一致且无错误或缺失的。 值。执行标准的数据预处理任务,如处理缺失数据、删除异常值以及对特征进行归一化或缩放等。这一步对于确保 AutoML 平台能够有效地从数据中学习并生成准确的模型至关重要。

特征工程和选择

特征工程,即从原始数据创建新特征的过程,可以显著影响机器学习模型的性能。AutoML 平台通常包含自动化的特征工程功能,但您可以根据自己的领域知识进一步优化这个过程。此外,特征选择技术可以帮助识别最有信息量的特征子集,提高模型的准确性和效率。

处理不平衡数据集

许多现实世界的数据集存在类别不平衡的问题,即某一类别的样本数量远低于其他类别。这可能会给机器学习模型带来挑战,导致对少数类别的性能较差。AutoML 平台通常提供内置的策略来处理不平衡数据集,如过采样、欠采样或类别加权。评估平台在这方面的功能,并考虑将适当的技术应用到您的数据中。

将数据划分为训练和评估

正确的数据划分对于准确评估 AutoML 模型的性能至关重要。通常,您需要将数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于拟合模型,验证集用于调整超参数和选择模型,测试集用于最终的模型评估。许多 AutoML 平台可以自动处理这个数据划分过程,但您仍应该审查这种方法,确保它与您的具体使用案例和评估要求相一致。

通过遵循这些数据准备的最佳实践,您可以帮助确保您的 AutoML 平台能够有效地学习和生成准确的模型。自动化机器学习生命周期

AutoML的一个关键优势是它能够自动化整个机器学习生命周期,从数据摄取到模型部署和监控。让我们探讨AutoML如何简化这个过程:

自动化数据摄取和转换

AutoML平台通常提供与各种数据源的无缝集成,允许自动化数据摄取和预处理。这可以包括连接到数据库、云存储和其他数据存储库,以及执行常见的数据转换任务,如数据清理、特征工程和处理缺失值。

例如,Google Cloud AutoML的AutoML Tables服务可以自动摄取来自各种来源的结构化数据,包括CSV文件、BigQuery数据集和Google Cloud Storage存储桶。该平台然后分析数据并推荐适当的数据转换,以准备模型训练。

自动化模型选择和超参数调优

AutoML的核心是自动选择最合适的机器学习算法并调整其超参数以获得最佳性能。AutoML平台使用先进的技术,如贝叶斯优化、进化算法和强化学习,有效地探索广泛的模型配置,并为给定问题和数据集识别最佳模型。

例如,Microsoft Azure Automated ML自动尝试各种算法,包括决策树、随机森林、梯度提升和神经网络,然后调整它们的超参数以找到最优模型。该平台提供模型性能和不同特征重要性的洞见,帮助用户理解潜在的决策过程。

自动化模型训练和评估数据准备和模型选择过程完成后,AutoML 平台可以自动处理所选模型的训练和评估。这包括将数据划分为训练、验证和测试集、训练模型以及使用各种指标评估其性能等任务。

例如,Amazon SageMaker Autopilot 可以自动并行训练多个模型,使用不同的算法和超参数配置。然后,该平台评估模型在验证集上的性能,并选择表现最佳的模型进行部署。

自动模型部署和监控

AutoML 生命周期的最后一步是所选模型的自动部署和监控。AutoML 平台可以将训练好的模型打包成生产就绪的制品,并将其集成到现有的应用程序或基础设施中,确保无缝部署。

此外,许多 AutoML 解决方案提供持续的模型监控功能,可以及时发现性能下降或数据漂移,并允许根据需要轻松地重新训练和重新部署模型。这有助于维护机器学习模型的准确性和可靠性。

通过自动化机器学习生命周期中的这些关键步骤,AutoML 平台可以大大减少开发和部署有效 AI 驱动解决方案所需的时间和精力,使组织能够快速利用机器学习的力量。

最佳 AutoML 的技术

AutoML 利用各种先进技术来自动化机器学习过程。以下是领先 AutoML 框架使用的一些关键技术:

贝叶斯优化

贝叶斯优化是一种高效搜索机器学习模型超参数空间的强大技术。它使用概率模型(如高斯过程)来估计目标函数(如模型性能),并 .### 卷积神经网络 (CNNs)

卷积神经网络 (CNNs) 是一种专门用于处理和分析视觉数据(如图像和视频)的神经网络。CNNs 的灵感来自于人类大脑视觉皮层的结构,其中神经元以一种允许它们响应视觉场重叠区域的方式排列。

CNN 的关键组件包括:

  1. 卷积层: 这些层对输入图像应用一组可学习的滤波器,每个滤波器从图像中提取特定的特征。这个过程的输出是一个特征图,表示特征之间的空间关系。

  2. 池化层: 这些层减小特征图的空间尺寸,有助于减少网络中的参数数量,并使模型对输入的小平移更加稳健。

  3. 全连接层: 这些层类似于传统神经网络中的隐藏层,用于对卷积和池化层提取的特征进行分类。

下面是一个用于图像分类的简单 CNN 架构的示例:

import torch.nn as nn
 
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        # 定义卷积层1
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        # 定义池化层1
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # 定义卷积层2
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        # 定义池化层2
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # 定义全连接层1
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 7 * 7, out_features=128)
        # 定义全连接层2
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        # 执行卷积、激活和池化操作
        x = self.conv1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool2(x)
        # 将特征图展平并通过全连接层
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x
# 这个例子中,CNN 模型有两个卷积层、两个池化层和两个全连接层。
# 卷积层从输入图像中提取特征,池化层减小特征图的空间尺寸,全连接层对特征进行分类。
 
# 下面是一个 CNN 结构的示意图:
 

+---------------+ | 输入图像 | +---------------+ | +---------------+ | 卷积层 | +---------------+ | +---------------+ | 池化层 | +---------------+ | +---------------+ | 卷积层 | +---------------+ | +---------------+ | 池化层 | +---------------+ | +---------------+ | 全连接层 | +---------------+ | +---------------+ | 全连接层 | +---------------+ | +---------------+ | 输出 | +---------------+


# 循环神经网络 (RNNs)

循环神经网络 (RNNs) 是一种擅长处理序列数据(如文本、语音和时间序列数据)的神经网络。与前馈神经网络不同,RNNs 维护一个隐藏状态,并在每个时间步更新该状态,从而能够记住和利用之前的输入信息。

RNN 的关键组件包括:

1. **输入**: 输入数据,如一序列单词或时间序列值。
2. **隐藏状态**: RNN 的内部状态,会在每个时间步根据当前输入和上一时刻的隐藏状态进行更新。
3. **输出**: 根据输入序列和隐藏状态计算得出的输出。租金输入和先前的隐藏状态。
3. **输出**:RNN在每个时间步生成的输出,基于当前输入和当前隐藏状态。

这是一个简单的RNN文本生成示例:

```python
import torch.nn as nn

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        # 将输入和隐藏状态连接起来
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        # 计算新的隐藏状态
        hidden = self.i2h(combined)
        # 计算输出
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        # 初始化隐藏状态为全0张量
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

在这个例子中,RNN模型有一个单一的隐藏层,隐藏层大小为指定的hidden_sizeforward函数接受输入和先前的隐藏状态,并返回输出和更新后的隐藏状态。initHidden函数初始化隐藏状态为全0张量。

下面是一个RNN的结构图:

+---------------+
|   输入 (x_t)  |
+---------------+
        |
+---------------+
|     RNN 单元  |
+---------------+
        |
+---------------+
|   输出 (y_t)  |
+---------------+
        |
+---------------+
|   隐藏状态   |
|     (h_t)     |
+---------------+

在这个图中,输入x_t通过RNN单元,更新隐藏状态h_t并产生输出y_t。隐藏状态然后被反馈回RNN单元,使RNN能够记住之前的输入和输出。

长短期记忆(LSTM)

长短期记忆(LSTM)是一种特别擅长学习和记住序列数据中长期依赖关系的RNN。 与传统的 RNN 不同,RNN 可能会遭受梯度消失问题,LSTM 使用更复杂的单元结构,可以更好地记住和利用之前时间步的信息。

LSTM 单元的关键组件包括:

  1. 遗忘门: 决定应该遗忘上一个单元状态的哪些信息。
  2. 输入门: 决定应该从当前输入和上一个隐藏状态中添加哪些新信息到单元状态。
  3. 单元状态: LSTM 的长期记忆,在每个时间步根据遗忘门和输入门进行更新。
  4. 输出门: 决定应该从当前输入、上一个隐藏状态和单元状态中使用哪些信息来产生输出。

以下是一个用于文本分类的 LSTM 模型示例:

import torch.nn as nn
 
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, 4 * hidden_size)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
 
    def forward(self, input, hidden, cell):
        # 将输入和上一个隐藏状态连接起来
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        # 计算四个门的值
        gates = self.i2h(combined)
        forget_gate, input_gate, cell_gate, output_gate = gates.chunk(4, 1)
        # 应用 sigmoid 和 tanh 激活函数
        forget_gate = torch.sigmoid(forget_gate)
        input_gate = torch.sigmoid(input_gate)
        cell_gate = torch.tanh(cell_gate)
        output_gate = torch.sigmoid(output_gate)
        # 更新单元状态和隐藏状态
        cell = (cell * forget_gate) + (cell_gate * input_gate)
        hidden = output_gate * torch.tanh(cell)
        # 计算输出
        output = self.h2o(hidden)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden, cell
 
    def initHidden(self):
        # 初始化隐藏状态
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)
 
    def initCell(self):
        # 初始化单元状态
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

在这个示例中,LSTM 模型有一个单个隐藏层。这是一个 LSTM (长短期记忆) 网络的描述。以下是中文翻译,其中代码部分未翻译:

LSTM 网络是一种特定隐藏层大小的循环神经网络。forward 函数接受输入、前一个隐藏状态和前一个单元状态,并返回输出、更新后的隐藏状态和更新后的单元状态。initHiddeninitCell 函数用于初始化隐藏状态和单元状态为全零张量。

下面是一个 LSTM 单元的结构图:

+---------------+
|   输入 (x_t)  |
+---------------+
        |
+---------------+
|     LSTM 单元 |
+---------------+
        |
+---------------+
|   输出 (y_t)  |
+---------------+
        |
+---------------+
|   隐藏状态   |
|     (h_t)     |
+---------------+
        |
+---------------+
|   单元状态   |
|     (c_t)     |
+---------------+

在这个图中,输入 x_t 通过 LSTM 单元,根据遗忘门、输入门和输出门更新隐藏状态 h_t 和单元状态 c_t。隐藏状态和单元状态会反馈回 LSTM 单元,使 LSTM 能够维持对序列数据的长期记忆。

生成对抗网络 (GANs)

生成对抗网络 (GANs) 是一种深度学习模型,用于生成与给定数据集相似的新数据,如图像、文本或音频。GANs 由两个神经网络组成,在对抗训练过程中进行训练:生成器网络生成新数据,判别器网络试图区分生成数据和真实数据。

GAN 的关键组成部分包括:

  1. 生成器网络: 该网络接受随机输入(称为潜在向量),生成与真实数据相似的新数据。
  2. 判别器网络: 该网络接受输入(真实数据或生成数据),并尝试将其分类为真实或虚假。

在训练过程中,生成器网络试图生成越来越难被判别器识别为虚假的数据,而判别器则试图更好地区分真实数据和生成数据。生成器网络试图变得更擅长于区分真实数据和虚假数据。这种对抗性过程导致生成器网络学会生成无法与真实数据区分的数据。

以下是一个简单的GAN架构示例,用于生成图像:

import torch.nn as nn
 
class Generator(nn.Module):
    # 初始化生成器网络
    def __init__(self, latent_size, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(latent_size, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 512)
        self.fc3 = nn.Linear(512, output_size)
        self.activation = nn.ReLU()
 
    # 定义生成器的前向传播过程
    def forward(self, z):
        x = self.fc1(z)
        x = self.activation(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.activation(x)
        x = self.fc3(x)
        x = nn.Tanh()(x)
        return x
 
class Discriminator(nn.Module):
    # 初始化判别器网络
    def __init__(self, input_size):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512,.