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Nov 19, 2023

I migliori strumenti/piattaforme di machine learning automatizzato (AutoML) per il 2022

AutoML or Automated Machine Learning is a machine learning method that automates

AutoML o Automated Machine Learning è un metodo di machine learning che automatizza l'addestramento, l'ottimizzazione e la distribuzione dei modelli di machine learning. AutoML può essere utilizzato per scoprire automaticamente il modello migliore per un determinato set di dati e attività senza alcun intervento umano.

AutoML è uno strumento importante per rendere il machine learning accessibile ai non esperti, poiché può automatizzare il processo di formazione e distribuzione di modelli di machine learning. Ciò può far risparmiare tempo e risorse e accelerare la ricerca sull’apprendimento automatico.

Esistono diversi modi per affrontare AutoML, a seconda del problema specifico da risolvere. Ad esempio, alcuni metodi si concentrano sull'ottimizzazione di un modello per un determinato set di dati, mentre altri si concentrano sulla ricerca del modello migliore per una determinata attività.

Indipendentemente dall'approccio adottato, AutoML può essere uno strumento potente per rendere il machine learning più accessibile ed efficiente. In futuro, possiamo aspettarci di vedere un utilizzo sempre maggiore di AutoML sia nell'industria che nella ricerca.

Questo post ha lo scopo di presentarti alcuni dei migliori strumenti e piattaforme AutoML. Questi strumenti/piattaforme possono rappresentare la fonte più soddisfacente per le funzioni AutoML. Tieni presente che questo non è un articolo di classificazione

Ecco alcuni degli strumenti AutoML importanti e più utilizzati per il 2022:

SKLearn automatico

Si tratta di un pacchetto di programmazione di apprendimento automatico meccanizzato chiamato Auto-SKLearn, basato su scikit-learn. Un client AI è stato liberato dalla scelta di ottimizzazione e calcolo iper-limite grazie ad auto-SKLearn. Presenta strategie di progettazione straordinarie come la normalizzazione automatizzata e One-Hot. Il concetto utilizza i valutatori SKLearn per affrontare le preoccupazioni ricadute e raggruppate.

Sebbene Auto-SKLearn sia in grado di produrre gli attuali framework di deep learning, che necessitano di prestazioni eccellenti in set di dati di grandi dimensioni, non può farlo altrettanto bene con set di dati di piccole e medie dimensioni.

MLBox

Un robusto pacchetto Python per l'apprendimento automatico automatizzato si chiama MLBox. Secondo l'autorevole archivio, fornisce funzionalità come la lettura rapida e la rielaborazione, la pulizia e la progettazione delle informazioni comunicate, la determinazione degli elementi profondamente potenti e l'identificazione del rilascio, nonché un preciso miglioramento dell'iper-confine, modelli premonitori all'avanguardia per l'ordine e ricaduta (Deep Learning, Stacking, LightGBM e così via), previsione con traduzione del modello.

TPOT

Gli algoritmi genetici vengono utilizzati da TPOT, uno strumento di ottimizzazione basato su alberi per pipeline di apprendimento automatico. I classificatori di scikit-learn sono utilizzati da TPOT. Per determinare il collegamento ottimale per i dati, TPOT valuta migliaia di connessioni.

RapidMiner

La tecnologia di apprendimento automatico di RapidMiner può ridurre significativamente il tempo e il lavoro necessari per sviluppare modelli predittivi per qualsiasi associazione o organizzazione che non si preoccupi del settore, delle risorse o delle stime.

Il modello automatico può produrre modelli predittivi in ​​circa cinque minuti. Non richiede alcuna competenza particolare. I clienti possono trasferire facilmente i propri dati e determinare i risultati richiesti.

Auto Model produrrà quindi esperienze di grande stima in quel momento. La scienza dei dati computerizzata può essere completata con RapidMiner Auto Model. L'analisi e la visualizzazione dei dati fa parte di questo.

PyCaret

Una nota libreria di machine learning Python open source e low-code per l'automazione dei modelli di machine learning si chiama PyCaret. È una soluzione efficiente ed efficace molto apprezzata per la gestione dei modelli e l'apprendimento automatico end-to-end per aumentare la produttività. La preparazione dei dati, l'addestramento del modello, la modifica degli iperparametri, l'analisi e l'interpretabilità, tra molte altre funzionalità, sono incluse in questo programma di machine learning automatizzato.

Auto-Keras

Senza alcuna conoscenza preliminare dei modelli e delle applicazioni di machine learning, Auto-Keras è un importante programma AutoML costruito sulla piattaforma Keras. Solo TensorFlow 2.8.0 e Python 3.7 sono compatibili con esso.