Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML)

AutoML'deki Temel Otomatik Görevler

AutoML sistemleri tipik olarak makine öğrenimi iş akışındaki birkaç kritik adımı otomatikleştirir:

• Veri Ön İşleme: Eksik değerlerin işlenmesi, özelliklerin ölçeklendirilmesi ve eğitim verileri üzerinde gerekli dönüşümlerin gerçekleştirilmesi. Bu, verilerin model eğitimi için uygun olmasını sağlar. Normalleştirme gibi teknikler genellikle otomatikleştirilir.
• Özellik Mühendisliği: Mevcut özelliklerden otomatik olarak yeni özellikler oluşturma veya model performansını iyileştirmek için en uygun özellikleri seçme. Bu, özellik mühendisliği kavramları kapsamındaki teknikleri içerebilir.
• Model Seçimi: En iyi algoritmanın seçilmesi (örn. karar ağaçları, sinir ağları gibi) Ultralytics YOLOveya destek vektör makineleri) belirli bir görev ve veri kümesi için. AutoML platformları genellikle çeşitli nesne algılama mimarilerini veya sınıflandırma modellerini araştırır.
• Hiperparametre Ayarlama: En iyi performansı elde etmek için seçilen modelin yapılandırma ayarlarının (hiperparametreler) optimize edilmesi. Bu, hiperparametre ayarlama kılavuzlarında ayrıntılı olarak açıklanan çok önemli bir adımdır.

AutoML'in Faydaları

AutoML kullanımı çeşitli avantajlar sunar:

• Artan Verimlilik: Tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek makine öğrenimi modellerini geliştirmek ve dağıtmak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır.
• Geliştirilmiş Erişilebilirlik: Daha az makine öğrenimi uzmanlığına sahip alan uzmanlarının ve geliştiricilerin güçlü modelleme tekniklerinden yararlanmasını sağlar.
• Geliştirilmiş Performans: Manuel yaklaşımlara göre daha geniş bir model ve hiperparametre yelpazesini keşfedebilir, bu da potansiyel olarak daha doğru ve sağlam modellere yol açar. Ultralytics HUB gibi platformlar eğitim sürecini basitleştirerek bu verimliliğe katkıda bulunur.
• Azaltılmış Önyargı: Otomasyon, AI model seçimi ve ayarlamasında insan önyargısını azaltmaya yardımcı olabilir, ancak yine de dikkatli bir gözetim gereklidir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

AutoML çeşitli sektörlerde uygulanmaktadır:

1. Sahtekarlık Tespiti: Finans kurumları, işlem verileri üzerinde farklı algoritmaları ve özellikleri otomatik olarak test ederek hileli işlemleri tespit eden modelleri hızlı bir şekilde oluşturmak ve güncellemek için AutoML kullanır. Bu, tespit oranlarını iyileştirir ve yeni dolandırıcılık modellerine manuel modellemeye göre daha hızlı uyum sağlar.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde AutoML, X-ışınları veya MRI'lardaki tümörleri veya anormallikleri tanımlama gibi tıbbi görüntü analizi gibi görevler için model geliştirmeye yardımcı olur. AutoML, yüksek doğruluk için karmaşık derin öğrenme modellerini optimize edebilir.

AutoML Araçları ve Platformları

Çeşitli araçlar ve platformlar AutoML özellikleri sağlar:

• Bulut Platformları: Google Cloud AutoML, Amazon SageMaker Autopilot ve Microsoft Azure Machine Learning gibi hizmetler, bulut bilişim ortamlarıyla entegre kapsamlı AutoML çözümleri sunar. Ultralytics HUB Bulut Eğitimi de basitleştirilmiş bulut tabanlı eğitim seçenekleri sunar.
• Açık Kaynak Kütüphaneler: Auto-sklearn, TPOT ve H2O Auto ML gibi kütüphaneler Python ortamlarında esnek AutoML işlevleri sunar.

AutoML vs. MLOps

AutoML model oluşturma sürecini (seçim, eğitim, ayarlama) otomatikleştirmeye odaklanırken, Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) dağıtım, izleme, yönetim ve yönetişim dahil olmak üzere bir ML modelinin tüm yaşam döngüsünü kapsar. AutoML, dağıtım ve model izleme işlem hatlarına geçmeden önce ilk model oluşturma aşamasını kolaylaştıran daha geniş bir MLOps stratejisi içinde bir bileşen olarak düşünülebilir.