Название: Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)
Автор: Хуттер Ф., Коттхофф Л., Ваншорен Х.
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2023
Страниц: 258
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 16.4 MB

Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning – ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей степени зависит от экспертов – людей, которые вручную выбирают подходящие архитектуры и их гиперпараметры. Методы AutoML нацелены на устранение этого узкого места путем построения систем ML, способных к автоматической оптимизации и самонастройке независимо от типа входных данных.

В этой книге впервые представлен всеобъемлющий обзор базовых методов автоматизированного машинного обучения (AutoML). Издание послужит отправной точкой для изучения этой быстро развивающейся области; тем, кто уже использует AutoML в своей работе, книга пригодится в качестве справочника.

Область автоматизированного машинного обучения нацелена на принятие конструкторских решений на основе данных объективным и автоматизированным способом: пользователь просто предоставляет данные, а система AutoML автоматически находит оптимальное решение для этого конкретного случая. Таким образом, AutoML делает машинное обучение доступным для тех, кто не имеет возможности детально изучать технологии, лежащие в его основе. Это можно рассматривать как демократизацию машинного обучения: с AutoML современное машинное обучение доступно каждому.

Как мы покажем в этой книге, подходы AutoML уже достаточно развиты, чтобы соперничать, а иногда и превосходить экспертов в области машинного обучения. Проще говоря, AutoML может привести к повышению производительности, экономя при этом значительное количество времени и денег, поскольку хороших экспертов в области машинного обучения трудно найти, и их услуги дорого стоят. В результате в последние годы интерес инвесторов к AutoML резко возрос, и несколько крупных технологических компаний сейчас разрабатывает собственные системы AutoML. Однако стоит отметить, что цели демократизации машинного обучения гораздо лучше служат системы AutoML с открытым исходным кодом, чем платные черные ящики.

Эта книга представляет собой обзор быстро развивающейся области AutoML. В связи с тем, что в настоящее время научное сообщество сосредоточено на глубоком обучении, некоторые исследователи ошибочно приравнивают AutoML к поиску нейронной архитектуры (neural architecture search, NAS); но вы наверняка знаете, что, хотя NAS является отличным примером AutoML, понятие AutoML намного шире, чем NAS. Цель этой книги – предоставить исходные данные и отправные точки для исследователей, заинтересованных в разработке собственных подходов к AutoML , рассказать о доступных системах практикам, которые хотят применить AutoML для решения своих задач, и предоставить обзор состояния дел исследователям, уже работающим в AutoML. Книга разделена на три части, посвященные этим различным аспектам AutoML.