白云区手机版网站建设,欧美风格网站,在线做数据图的网站有哪些,优化公司流程目录 一、AutoML是如何工作的#xff1f;二、何时考虑AutoML#xff1f;三、AutoML助力训练与集成过程四、实战案例五、总结 自动化机器学习#xff0c;简称为AutoML#xff0c;旨在将机器学习模型的开发中繁琐且重复的任务自动化。这使得数据科学家、分析师以及开发人员能… 目录 一、AutoML是如何工作的二、何时考虑AutoML三、AutoML助力训练与集成过程四、实战案例五、总结 自动化机器学习简称为AutoML旨在将机器学习模型的开发中繁琐且重复的任务自动化。这使得数据科学家、分析师以及开发人员能够构建高度可扩展、高效和高性能的ML模型且不牺牲模型的质量。Azure 机器学习的AutoML功能是基于Microsoft Research团队的前沿技术而开发的。 关注TechLead分享AI全维度知识。作者拥有10年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验同济本复旦硕复旦机器人智能实验室成员阿里云认证的资深架构师项目管理专业人士上亿营收AI产品研发负责人。 一、AutoML是如何工作的
在训练阶段Azure 机器学习启动多个并行管道分别尝试不同的算法和参数组合。这个服务会不断尝试多种与特征选择相匹配的ML算法并为每一次迭代产生一个经过评分的模型。当模型的评分更接近优化目标时该模型便会被认为更“适合”于数据。当满足预定的终止条件时训练过程便会结束。
要在Azure机器学习中设计并执行一个AutoML训练实验您可以按照以下步骤进行 明确您要解决的ML问题类型如分类、预测、回归、计算机视觉或NLP。 决定是选择基于代码的体验还是基于Web的无代码体验 对于偏好代码的用户可以利用Azure 机器学习 SDKv2 或 Azure 机器学习 CLIv2。例如有一个教程指导如何使用AutoML与Python来训练物体检测模型。对于倾向于少量代码或无代码的用户可以在Azure 机器学习工作室 (https://ml.azure.com) 通过Web界面来操作。例如有一个教程介绍如何在Azure机器学习中使用AutoML构建分类模型。 指明训练数据的来源Azure 机器学习支持多种数据输入方式。 配置AutoML的参数包括决定模型迭代的次数、超参数设定、高级的数据预处理/特征生成策略以及用于评估模型优劣的指标。 提交您的训练任务。 分析训练结果。
二、何时考虑AutoML
当您希望通过Azure机器学习来训练和优化模型特定于多种目标指标时AutoML是一个理想的选择。它能够规范化机器学习的开发流程使不同背景的用户都能够有效地解决各种机器学习问题。
AutoML对于以下目的具有明显优势
为非编程背景的人员提供机器学习解决方案。节约开发和训练时间。整合数据科学的最佳实践。提供多种解决方案以适应不同场景。
分类分类是一种监督学习方法其中模型根据训练数据进行预测以确定新数据的类别。Azure机器学习提供了专为此类任务设计的特征工程例如深度神经网络文本特征化工具。分类的目的是基于已有的数据经验预测新数据的归属类别。例如手写识别、对象分类等。 回归与分类相似回归也是监督学习中的一种常见方法。但不同于分类的是回归旨在预测一个连续的输出值而不是类别标签。例如根据特定的车辆特性预测汽车价格。 时序预测预测未来趋势和模式是各种业务领域中的关键组件。使用AutoML您可以获得高质量的时序预测。 计算机视觉AutoML为计算机视觉任务提供支持从简单的图像分类到复杂的对象检测和分割都可以应对。您可以利用Azure机器学习的强大功能如大规模操作、模型部署和集成。 自然语言处理NLPAutoML在NLP任务中同样展现出卓越的能力。无论是文本分类还是命名实体识别通过Azure机器学习的Python SDK您都可以轻松地实现NLP模型的自动化训练。 总之无论您是ML专家、开发人员还是来自其他背景的用户AutoML都可以为您提供有效、高效的机器学习解决方案。
三、AutoML助力训练与集成过程
训练数据 借助自动化机器学习AutoML您可以提交训练数据以构建模型并指定执行的模型验证方式。在训练过程中AutoML 通过使用验证数据和相应的算法来优化超参数寻找与训练数据最匹配的模型配置。但由于在优化过程中反复使用相同的验证数据可能导致模型对此数据产生偏见。为确保最终选择的模型未受此偏见影响AutoML 允许使用独立的测试数据集进行评估。
特征工程
指的是根据数据领域的知识创造能增强机器学习算法性能的特征。Azure 机器学习提供了一系列缩放和规范化的方法简化这一过程统称为特征化。在自动机器学习实验中系统会默认进行特征化但您也可以根据自己的数据进行调整。此外还支持其他特征工程技术如编码和转换。在Azure机器学习工作室或Python SDK中都可以选择启用或自定义特征化。
集成模型 在自动化机器学习中也得到了支持。系综学习结合多个模型的优点通常能获得更好的结果。AutoML 利用投票和堆叠的方法来结合模型。此外Caruana算法用于决定系综中的模型组合从而确保系综的性能是最优的。
ONNX格式 Azure 机器学习还允许使用AutoML来创建Python模型并将其转换为ONNX格式这使得模型能在不同的平台和设备上执行。ONNX还提供了C#运行时所以您可以直接在C#应用程序中使用生成的模型这避免了网络延迟等潜在问题。
四、实战案例
实战案例可以参考官方案例https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/machine-learning/tutorial-first-experiment-automated-ml?viewazureml-api-2
列出核心过程
先决条件创建工作区创建自动化机器学习作业创建数据集并将其加载为数据资产配置作业浏览模型模型说明部署最佳模型清理资源后续步骤
部分过程图
五、总结
自动化机器学习也称为自动化 ML 或 AutoML是将机器学习模型开发过程中耗时的反复性任务自动化的过程。 数据科学家、分析师和开发人员可以使用它来生成高度可缩放、高效且高产能的 ML 模型同时保证模型的质量。 关注TechLead分享AI全维度知识。作者拥有10年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验同济本复旦硕复旦机器人智能实验室成员阿里云认证的资深架构师项目管理专业人士上亿营收AI产品研发负责人。
