​自动化机器学习如何应对传统ML模型的挑战?以下是一些说明

   机械小金        



自动化机器学习确保了ML算法和模型的端到端自动化。


有一段时间,机器学习模式扰乱了整个行业。每个拥有技术创新资源的组织都使用机器学习模型。机器学习是人工智能的一个分支,它帮助系统通过后续经验进行学习。机器学习模型是用来自不同来源的海量结构化和结构化数据来训练的。机器学习先驱Tom M Mitchell将机器学习定义为“对计算机算法的研究”。随着机器学习模型通过经验学习,因此不需要人工干预。全球机器学习市场预计将从2016年的10.3亿美元增长到2022年的88.1亿美元,年复合增长率为44.1%。


传统机器学习模式的挑战


数据科学家在训练机器学习模型方面发挥着关键作用。它们清理、组织和收集数据池中的相关数据集,确保向模型提供正确的数据。数据科学家将60%的时间用于清理和组织数据集,19%的时间用于收集相关数据集。此外,在传统的机器学习模型中,数据科学家遵循数据挖掘、分析、过滤原始数据、选择可训练的算法、调整和测试算法,并重复整个过程以找到最佳算法的顺序方法。由于没有确定的最佳算法,数据科学家必须投入他们的时间在训练和测试个别算法,直到他们找到一个合适的。因此,这被认为是传统机器学习模型的一个主要缺点。整个过程变得时间昂贵,不仅对员工,对组织也是如此,他们可以使用数据科学家的技能来执行有价值和关键的任务。此外,由于这些任务是由人类执行的,它们很容易出现错误,从而在AI算法中萌发了偏见的概念。


什么是自动化机器学习模型?


自动机器学习被认为是一个合适的和全面的方法来解决和根除与机器学习算法和模型相关的挑战。自动机器学习确保了ML算法和模型的端到端自动化。它的设计目的是进行自动化的数据分析,以达到准确和精确的结果。自动机器学习算法减轻了数据科学家的负担,因为它不仅清理和收集数据,还自动训练模型。AutoML通过其自动特征工程属性,在整个过程中自动收集数据,提取有意义的信息,检测任何失真的数据。此外,它优化了一个合适算法的学习和功能,自动数据存储和识别漏洞和错误配置。这确保了结果的准确性和精确度,从而消除了渗透偏差的风险。此外,由于数据科学家不需要清理或收集数据,组织可以利用他们的技能来解决更重要和紧急的问题。


使用自动化机器学习的行业


Mckinsey Insight的一份报告表明,AutoML的部署已经在整个行业内启动。许多深度学习模型都部署了端到端自动化,因此数据科学家只能执行很少的任务。此外,许多公司在电信,零售和能源部门正在部署自动化,以实现精确和精确的结果。亚马逊的Alexa已经将其深度学习算法自动化,以生成端到端用户界面。谷歌Cloud AutoML是一种机器学习模型,它确保不具备知识的开发人员可以获得训练高质量模型的好处。


对数据科学家招聘的影响


Mckinsey Insight的报告预测,尽管数据科学家将被要求执行技术任务,但随着各公司以这两种专业水平制定战略,对自动化从业者的需求可能是对数据科学家需求的两倍。

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