차례:
정의-자동 기계 학습 (AutoML)이란 무엇입니까?
자동 기계 학습 (AutoML)은 기계 학습 응용 프로그램의 전체 프로세스 중 일부를 자동화하는 일반적인 원칙입니다. 엔지니어는 다양한 단계의 기계 학습 프로세스와 협력하여 기계 학습 파이프 라인의 일부를 신속하게 개선하고 자동화 할 수있는 솔루션을 개발합니다.
자동 기계 학습은 자동 기계 학습이라고도합니다.
Techopedia는 자동 기계 학습 (AutoML)을 설명합니다
일부 자동 기계 학습 기술 및 도구는 다양한 소스에서 전체 데이터를 집계하는 데이터 준비를 신속하게 자동화하는 데 적합합니다. 이 프로세스의 다른 부분은 기능 엔지니어링을 목표로합니다. 기능 선택 및 기능 추출은 기계 학습 알고리즘 작동 방식의 큰 부분입니다. 이를 자동화하면 기계 학습 설계 프로세스를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
자동 기계 학습의 또 다른 부분은 다양한 수단을 통해 수행되는 하이퍼 파라미터 최적화입니다. 엔지니어는 시뮬레이션 어닐링 또는 기타 프로세스와 같은 메타 휴리스틱 기술을 사용하여 자동 기계 학습을 수행 할 수 있습니다. 결론은 자동 기계 학습은 기계 학습 "종단 간 (end to end)"프로세스의 일부를 자동화하려는 모든 기술이나 노력에 대한 포괄적 인 용어입니다.
