AutoML(Automated Machine Learning)

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-- Title : AutoML(Automated Machine Learning)
-- Reference : BDMBA, Microsoft 
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■ AutoML이란?

모델을 선정하고 학습하는데 소모적인 부분과 반복적인 기계학습 모델 개발 단계를 자동화하는 프로세스를 말한다. ML 모델 개발에 많은 리소스와 많은 모델을 생성하고 각 도메인 영역의 지식과 시간이 필요한데 준비된 ML모델을 매우 쉽고 효과적으로 수행할 수 있다.

• Iternated Tasks 자동화
• 알고리즘 선택 및 파라미터 최적화
• 튜닝 자동화
• 최적 모델 추천

■ Standard ML vs. AutoML

Stnadard ML	Auto ML
Data Preprocessing Feature Engineering Feature Extractions Feature Selection	Data Preprocessing Feature Engineering Model Selection Hyperparameter Optimization Pipeline Selection Auto Selection of Evaluation Metric and Validation Procedures Problem Checking Analysis Result Offering User Interface and Visualization

 

■ AutoML Services & Solutions

ㅁ Cloud AutoML

Cloud AutoML - 커스텀 머신러닝 모델  |  Google Cloud

구글에서 제공하는 AutoML로 API Interface를 통해 이미지와 자연어 처리, 번역, 정형데이터의 머신러닝 모델을 자동으로 빌드하고 배포할 수 있다

ㅁ Azure Machine Learning

자동화 된 ML 이란? AutoML - Azure Machine Learning

마이크로소프트 Azure기반에서 제공하는 AutoML로 Azure ML Studio 기반에서 머신러닝 모델을 자동으로 빌드/배포할 수 있다.

ㅁ Auto-Keras

keras-team/autokeras

Texas A&M University Data Lab에서 개발한 것으로 딥러닝 모델에 대한 자동화된 아키텍처 및 하이퍼 파라미터 검색을 제공하고 이미지분류 ML을 지원한다.

ㅁ auto-Sklearn

automl/auto-sklearn

자동화 된 scikit-learn 대안으로 Auto-sklearn은 베이지안 최적화, 메타 학습 및 앙상블 구성을 사용하고 이진분류, 다중 클래스 분류, 회귀 ML을 지원한다.

ㅁ automl-gs

minimaxir/automl-gs

Automl-gs는 Jinja 템플릿을 사용하여 원시 Python 코드를 생성하고 생성 된 코드를 사용하여 모델을 학습시키고 데이터 전처리 및 하이퍼 파라미터 튜닝을 제공한다. 이진분류, 다중 클래스 분류, 회귀분석 ML을 지원한다.

ㅁ Auto-Weka

automl/autoweka

WEKA를 사용한 자동화도니 기계학습으로 이진분류, 다중 클래스 분류, 회귀분석 ML을 지원한다.

ㅁ FeatureTools

FeatureLabs/featuretools

Deep Feature Synthesis를 사용하여 관계형 및 시간 데이터에 대해 자동화 된 피처 엔지니어링(feature engineering)을 수행합니다.

ㅁ h2o automl

h2oai/h2o-3

자동화 된 기능 사전 처리, 머신 러닝 모델 튜닝 및 학습을 제공하고 이진분류, 다중 클래스 분류, 회귀분석 ML을 지원한다.

ㅁ Ludwig

uber/ludwig

Ludwig는 우버(Uber)에서 만든 TensorFlow를 기반으로 구축 된 도구 상자로, 코드를 작성하지 않고도 딥 러닝 모델을 교육하고 테스트 할 수 있다. 테이블형식 데이터 분류나 회귀분석, 이미지 인식, NLP, 시계열 ML을 지원한다.

ㅁ mljar

mljar/mljar-supervised

mljar-supervised는 자동화 된 기능 전처리, 기계 학습 모델 튜닝 및 교육을 제공하고 다중 클래스 분류, 회귀분석, 이상 감지, 시계열, 진행중인 작업 ML을 지원한다.

ㅁ 신경망 인텔리전스 (NNI)

microsoft/nni

MSR(Microsoft Research)에서 제공하는 신경 아키텍처 검색 및 초 매개 변수 조정을 위한 AutoML 툴킷으로 NN을 로컬 또는 원격으로 훈련하는 데 도움된다. NN 아키텍처를 정의해야 하며 NNI를 조정하고 로컬/클라우드 훈련을 지원한다.

ㅁ tpot

EpistasisLab/tpot

유전 프로그래밍을 사용하여 머신 러닝 파이프 라인을 최적화하는 AutoML 도구로 이진분류, 다중 클래스 분류, 회귀분석 ML을 지원한다.

ㅁ TransmografAI

salesforce/TransmogrifAI

Apache Spark에서 머신 러닝 워크 플로를 빌드하기위한 AutoML 라이브러리로 이진분류, 다중 클래스 분류, 회귀분석 ML을 지원한다. 주요 저자로 Salsforce?