I migliori framework di AutoML da considerare nel 2023

The best AutoML frameworks to consider in 2023.

I framework di AutoML sono strumenti potenti per gli analisti di dati e gli specialisti di machine learning che possono automatizzare la pre-elaborazione dei dati, la selezione del modello, l’ottimizzazione degli iperparametri e persino eseguire compiti complessi come l’ingegneria delle funzionalità.

L’intelligenza artificiale (AI) trasformerà la nostra società in futuro. L’enorme domanda di specialisti di AI, analisti di dati e specialisti di dati significa che le organizzazioni che desiderano avere successo nel competitivo panorama tecnologico devono essere il più efficienti possibile nell’allocazione delle risorse. Con una carenza di professionisti di AI, è cruciale che l’esplorazione e la previsione dei dati siano automatizzate il più possibile per consentire agli specialisti di focalizzarsi su compiti più importanti.

I framework di machine learning automatico (AutoML) fanno proprio questo. Automatizzando la selezione, la costruzione e la parametrizzazione dei modelli di dati, i framework AutoML possono liberare tempo per gli specialisti dei dati per dedicarsi a compiti più complessi di analisi. Questo articolo discuterà i fondamenti dei framework AutoML, come possono aiutare a sviluppare progetti di AI e quali framework AutoML sono i migliori da utilizzare nel 2023.

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Perché usare i framework AutoML?

I set di dati consentono agli analisti di creare modelli predittivi. Mentre il machine learning può prendere i dati e formare modelli predittivi, il processo è spesso arduo e richiede tempo. Il machine learning tradizionale implica l’elaborazione dei dati, la determinazione delle caratteristiche dei dati mirati, la ricerca del modello di apprendimento più accurato, il perfezionamento dei parametri iper e la formazione del modello di apprendimento con i parametri migliori. Quando alcune o tutte queste fasi possono essere automatizzate, i risultati possono essere ottenuti molto più rapidamente.

L’AutoML e l’AI possono aprire le porte a nuove possibilità, ma possono anche essere armi pericolose in mani sbagliate. Il machine learning automatico e l’AI stanno diventando sempre più una minaccia. Gli attacchi informatici, il furto di identità e le frodi con carte di credito possono essere tutti effettuati con l’aiuto di AI o machine learning automatico perché offrono la possibilità di eseguire rapidamente una serie di dati e trovare una corrispondenza.

I framework AutoML eliminano l’aspetto tedioso del lavoro di un analista dei dati gestendo le sequenze di routine ed eliminando i test manuali dei modelli. L’AutoML può automatizzare il processo di raccolta e organizzazione dei dati e aiutare a testare gli iperparametri del modello. Ecco i migliori framework AutoML per aiutare gli specialisti dei dati a completare di più i loro progetti.

1. TransmogrifAI

Creato nel linguaggio Scala e basato sul framework SparkML, TransmogrifAI automatizza cinque delle funzioni più importanti del machine learning. L’ottimizzazione degli iperparametri, la verifica delle funzioni, la selezione dei modelli, la derivazione delle funzioni e la transmogrificazione (da cui il suo nome) sono tutte funzioni che il framework può automatizzare. Questo può essere molto utile per la pulizia dei dati, la selezione del modello e l’ingegneria delle caratteristiche.

2. AutoGluon

AutoGluon è una libreria open source di AWS principalmente rivolta agli sviluppatori di applicazioni di machine learning. Questo è un framework AutoML ideale per coloro che non sono esperti perché è molto user-friendly ma fornisce accesso a potenti metodi di deep learning. Le previsioni possono essere raggiunte rapidamente e con un alto livello di precisione. Può anche essere un ottimo punto di partenza per coloro che desiderano esplorare ciò che è possibile ottenere con un determinato set di dati.

AutoGluon è ottimo per il riconoscimento automatico degli oggetti, la previsione tabulare e l’organizzazione dei dati sotto forma di testo e immagini. Per gli utenti più esperti, il framework AutoML di AutoGluon fornisce un alto livello di conoscenza sulla programmazione dietro i parametri del modello attraverso la sua libreria aperta.

3. MLJAR

MLJAR è accessibile attraverso un browser e può essere utilizzato come piattaforma per la creazione e il test rapido di modelli AutoML. Compatibile con CUDA di NVIDIA, Python e Tensorflow, fornisce anche la funzionalità di ricerca Hyperfeit in un’interfaccia facile da usare. I set di dati possono essere facilmente scaricati sul sito e gli algoritmi di machine learning possono essere provati e testati per identificare l’algoritmo ottimale. L’identificazione e la distribuzione del miglior modello predittivo sono semplificate con il framework AutoML di MLJAR e si possono addirittura condividere i risultati.

Questo è chiaramente uno dei migliori framework AutoML, ma ha un prezzo. Gli utenti devono pagare una sottoscrizione per utilizzare tutte le funzioni, o sono limitati alla versione complementare, con una limitazione dei dati di 0,25 GB.

4. DataRobot

Forse il nome più facilmente riconoscibile nella lista, DataRobot è un popolare framework AutoML per l’uso tra gli analisti dei dati. L’analisi predittiva può essere utilizzata per scopi commerciali tra coloro che non hanno conoscenze di programmazione, sviluppo software o machine learning. In un processo semplice, le organizzazioni possono creare modelli predittivi in tempo reale resi precisi dal machine learning automatico.

Il flusso di lavoro di questo framework di machine learning può essere manipolato per soddisfare le esigenze degli utenti. I professionisti del business possono facilmente usarlo per ricevere previsioni accurate basate sui dati che alimentano, mentre i data scientist esperti possono giocare con i parametri per perfezionare i propri modelli predittivi.

5. Google Cloud AutoML

Google AutoML permette ai programmatori con poco conoscenza di Machine Learning di creare modelli personalizzati altamente accurati. Supporta una vasta gamma di algoritmi e tecniche di ML. Utilizzando l’architettura di una rete neurale, Google AutoML semplifica l’intero processo con un’interfaccia facile da usare.

Tuttavia, Google AutoML ha un prezzo elevato, e l’azienda non offre una versione gratuita o di prova a meno che non sia utilizzata solo per scopi di ricerca, nel qual caso è disponibile una versione limitata.

Conclusioni

L’automazione del Machine Learning sta diventando sempre più popolare, e la domanda di specialisti in questo campo sta crescendo in modo esponenziale. Ci sono molte importanti attività che possono essere completate solo da esperti di dati e analisti, come la gestione delle prestazioni del modello e l’analisi dei dati risultanti dai modelli predittivi.

L’automazione di queste attività routine può liberare molto tempo nella giornata di un analista dati in modo che possa concentrarsi su responsabilità più importanti. Per questo motivo, i framework AutoML sono così preziosi e continueranno ad esserlo in futuro. Nahla Davies è una sviluppatrice di software e scrittrice tecnica. Prima di dedicarsi completamente alla scrittura tecnica, ha gestito – tra le altre cose interessanti – come programmatrice principale presso un’organizzazione di branding esperienziale Inc. 5.000 i cui clienti includono Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.