Fedot

View the Project on GitHub ITMO-NSS-team/FEDOT.Docs

Автоматическое машинное обучение

Что такое автоматическое машинное обучение?

Автоматическое машинное обучение (AutoML) – интеллектуальные технологии автоматизации процессов работы с данными и моделями машинного обучения для решения задач реального мира. Автоматическое МО решает задачи оптимизации параметров, отбора признаков, выбора типа модели и т.д.

Две основных проблемы автоматизации обучения моделей МО при решении прикладных задач:

Популярные конкурирующие решения AutoML

Примеры существующих решений:

drawing

Актуальность задач AutoML в настоящее время весьма высока:

drawing

Что такое генеративное машинное обучение?

Генеративное автоматическое МО решает задачи выращивания новых data-driven моделей, новых цепочек, ансамблей или других композиций из уже существующих моделей и т.п. В настоящее время, идеи низкоуровневой «сборки» модели под конкретную постановку проблемы реализованы только в контексте NAS (Neural Architecture Search) направления и в основном для задач распознавания образов. Однако, для всех остальных классов задач и классов моделей (применение которых может быть более эффективным, чем нейронных сетей) эти подходы не реализованы.

Основые проблемы, решаемые с помощью ГАМО, таковы:

Основные понятия ГАМО

Основные методы ГАМО