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Nov 19, 2023

Principais ferramentas/plataformas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para 2022

AutoML ou Automated Machine Learning é um método de aprendizado de máquina que automatiza

AutoML ou Automated Machine Learning é um método de aprendizado de máquina que automatiza o treinamento, o ajuste e a implantação de modelos de aprendizado de máquina. O AutoML pode ser usado para descobrir automaticamente o melhor modelo para um determinado conjunto de dados e tarefa sem qualquer intervenção humana.

O AutoML é uma ferramenta importante para tornar o aprendizado de máquina acessível a não especialistas, pois pode automatizar o processo de treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Isso pode economizar tempo e recursos e acelerar a pesquisa sobre aprendizado de máquina.

Há várias maneiras diferentes de abordar o AutoML, dependendo do problema específico que precisa ser resolvido. Por exemplo, alguns métodos se concentram na otimização de um modelo para um determinado conjunto de dados, enquanto outros se concentram em encontrar o melhor modelo para uma determinada tarefa.

Independentemente da abordagem adotada, o AutoML pode ser uma ferramenta poderosa para tornar o aprendizado de máquina mais acessível e eficiente. No futuro, podemos esperar ver cada vez mais o uso do AutoML na indústria e na pesquisa.

Esta postagem tem como objetivo apresentar algumas das principais ferramentas e plataformas do AutoML. Essas ferramentas/plataformas podem servir como sua fonte mais satisfatória para as funções do AutoML. Observe que este não é um artigo de classificação

Aqui estão algumas das ferramentas AutoML importantes e mais usadas para 2022:

Auto-SKLearn

É um pacote de programação de aprendizado de máquina mecanizado chamado Auto-SKLearn, baseado no scikit-learn. Um cliente de IA foi liberado do ajuste de hiperlimite e da escolha de computação graças ao SKLearn automático. Ele apresenta estratégias de design de destaque, como normalização automatizada e One-Hot. O conceito usa avaliadores do SKLearn para tratar de problemas de recaída e agrupamento.

Embora o Auto-SKLearn possa produzir as atuais estruturas de aprendizado profundo, que precisam de excelentes desempenhos em conjuntos de dados massivos, ele não pode se sair tão bem com conjuntos de dados pequenos e médios.

MLBox

Um pacote Python robusto para aprendizado de máquina automatizado é chamado MLBox. De acordo com o arquivo oficial, ele fornece recursos como leitura rápida e reprocessamento, limpeza e design de informações comunicadas, determinação de elemento profundamente potente e identificação de liberação, bem como aprimoramento preciso de hiperlimites, modelos prescientes de última geração para ordem e recaída (Deep Learning, Stacking, LightGBM e assim por diante), previsão com tradução de modelo.

TPOT

Algoritmos genéticos são usados ​​pelo TPOT, uma ferramenta de otimização baseada em árvore para pipelines de aprendizado de máquina. Os classificadores do scikit-learn são usados ​​pelo TPOT. Para determinar o link ideal para os dados, o TPOT avalia milhares de conexões.

RapidMinerGenericName

A tecnologia de aprendizado de máquina do RapidMiner pode minimizar significativamente o tempo e o trabalho necessários para desenvolver modelos preditivos para qualquer associação ou organização que não se preocupe com o setor, os ativos ou as estimativas.

O Auto Model pode produzir modelos preditivos em cerca de cinco minutos. Não exige nenhum conhecimento específico. Os clientes podem facilmente transferir seus dados e determinar os resultados de que precisam.

O Auto Model produzirá então experiências de alta estima naquele momento. A ciência de dados computadorizada pode ser finalizada com o RapidMiner Auto Model. Analisar e exibir dados faz parte disso.

PyCaretName

Uma conhecida biblioteca de aprendizado de máquina Python de código aberto e baixo código para automatizar modelos de aprendizado de máquina é chamada PyCaret. É uma solução eficiente e eficaz muito apreciada para gerenciamento de modelos e aprendizado de máquina de ponta a ponta para aumentar a produtividade. Preparação de dados, treinamento de modelo, ajustes de hiperparâmetros, análise e interpretabilidade, entre muitos outros recursos, estão incluídos neste programa automatizado de aprendizado de máquina.

Auto-Keras

Sem qualquer conhecimento prévio de modelos e aplicativos de aprendizado de máquina, o Auto-Keras é um programa AutoML proeminente criado na plataforma Keras. Apenas TensorFlow 2.8.0 e Python 3.7 são compatíveis com ele.