2023年に検討すべきトップのAutoMLフレームワーク
Top AutoML frameworks to consider in 2023.
人工知能（AI）は将来的に社会を変革するでしょう。AI専門家、データアナリスト、およびデータスペシャリストの需要が高まっているため、競争の激しいテクノロジー業界で成功するためには、リソースを割り当てる際にできるだけ効率的であることが重要です。AI専門家の不足により、データの探索と予測ができるだけ自動化されることが重要であり、専門家がより重要なタスクに集中できるようにする必要があります。
自動機械学習（AutoML）フレームワークは、このように機能します。データモデルの選択、構築、およびパラメータ化を自動化することで、AutoMLフレームワークは、データスペシャリストがより複雑な分析の側面に時間を費やすことができるように、時間を解放することができます。本記事では、AutoMLフレームワークの基礎、AIプロジェクトの開発に役立つ方法、および2023年に使用するのに最適なAutoMLフレームワークについて説明します。
AutoMLフレームワークを使用する理由
データセットを使用すると、アナリストは予測モデルを作成できます。機械学習はデータを取り込んで予測モデルを形成できますが、このプロセスはしばしば骨折り損の時間がかかるものです。従来の機械学習には、データ処理、ターゲットデータの特徴の決定、最も正確な学習モデルの検索、必要なハイパーパラメーターの調整、および最適なパラメーターで学習モデルをトレーニングすることが含まれます。このプロセスの一部または全部を自動化できる場合、結果をより早く得ることができます。
AutoMLとAIは新しい可能性を開くことができますが、間違った手に渡ると危険な武器にもなり得ます。AIや自動機械学習の支援を受けることで、サイバー攻撃、個人情報の盗難、クレジットカード詐欺などが行われる可能性があるためです。
AutoMLフレームワークは、データアナリストの骨の折れる作業を処理シークエンスの自動化やモデルの手動テストの排除により簡素化します。 AutoMLは、データの収集と整理のプロセスを自動化し、モデルのハイパーパラメーターのテストを支援することができます。以下は、データスペシャリストがプロジェクトでより多くのことを達成するための最高のAutoMLフレームワークです。
1. TransmogrifAI
Scala言語で作成され、SparkMLフレームワークをベースにしたTransmogrifAIは、機械学習の最も重要な5つの機能を自動化します。ハイパーパラメーターの最適化、関数のチェック、モデルの選択、関数の導出、およびトランスモグリフィケーション（その名前が示すように）は、すべての機能をフレームワークで自動化できます。これは、データクレンジング、モデル選択、および機能エンジニアリングに非常に役立ちます。
2. AutoGluon
AutoGluonは、主に機械学習アプリケーション開発者を対象としたAWSのオープンソースライブラリです。これは、エキスパートではない人々にとって理想的なAutoMLフレームワークです。強力なディープラーニング手法にアクセスできながらも、非常に使いやすいため、迅速かつ高精度な予測を実現できます。また、特定のデータセットで何ができるかを探索するための素晴らしい出発点にもなります。
AutoGluonは、オブジェクト認識、表予測、およびテキストや画像の形式でデータを整理することに優れています。よりエキスパートなユーザーにとっては、AutoGluon AutoMLフレームワークは、オープンライブラリを通じてモデルパラメーターのプログラミングに対する高い洞察力を提供します。
3. MLJAR
MLJARは、ブラウザからアクセスでき、AutoMLモデルを迅速に作成してテストするプラットフォームとして使用できます。NVIDIAのCUDA、Python、およびTensorflowと互換性があり、簡単に使用できるインターフェイスでHyperfeit検索機能を提供します。データセットをサイトに簡単にダウンロードでき、機械学習アルゴリズムを試して最適なアルゴリズムを特定することができます。 MLJAR AutoMLフレームワークを使用することで、最適な予測モデルを特定して展開することが簡単になり、結果を共有することもできます。
これは明らかに、AutoMLフレームワークの中でも優れたものの1つですが、価格がかかります。ユーザーは全機能を使用するためにサブスクリプション料金を支払う必要があり、無料版ではデータ制限が0.25GBに制限されます。
4. DataRobot
このリストで最も一般的に知られている名前かもしれないDataRobotは、データアナリストの間で人気のあるAutoMLフレームワークです。プログラミング、ソフトウェア開発、および機械学習の知識がない人々でもビジネス目的のために予測分析を使用することができます。シンプルなプロセスで、自動機械学習により正確なリアルタイム予測モデルを作成できます。
この機械学習フレームワークからのワークフローは、ユーザーのニーズに合わせて操作することができます。ビジネスの専門家は、データを入力して正確な予測を受け取ることができ、経験豊富なデータサイエンティストは、パラメーターを調整して自分自身の予測モデルを完成させることができます。
5. Google Cloud AutoML
Google AutoMLは、機械学習に関する知識が少ない開発者でも、高精度でカスタマイズされたモデルを作成できるようにするものです。多くのアルゴリズムとML技術をサポートしています。ニューラルネットワークアーキテクチャを活用することで、Google AutoMLは使いやすいインターフェースでプロセス全体を簡素化します。
ただし、Google AutoMLは高価格帯です。また、研究目的で使用する場合を除き、無料またはデモ版を提供していません。
結論
自動化された機械学習は人気が高まっており、この分野の専門家の需要は急速に増加しています。モデルのパフォーマンスを管理したり、予測モデルから得られたデータを分析するなど、データサイエンティストやアナリストにしかできない重要なタスクがあります。
これらのルーティンタスクを自動化することで、データアナリストの時間を大幅に節約し、より重要な責任に集中できるようになります。これがAutoMLフレームワークが非常に貴重であり、今後も続く理由です。Nahla Daviesはソフトウェア開発者であり、テックライターです。彼女はテクニカルライティングに専念する前に、Samsung、Time Warner、Netflix、Sonyを含むInc. 5,000の経験豊富なブランディング機関でリードプログラマーとして勤務していました。
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