AutoML中的服务关联模型:机器学习流程生成
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更新于2024-08-04
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"这篇文献探讨了机器学习流程生成中的一个重要课题——综合数据特征与服务关联。文章关注如何自动生成机器学习pipeline,特别是通过AutoML(自动化机器学习)技术解决选择合适模型、训练优化参数的问题。文章指出,AutoML的目标是让用户仅需提供数据,系统自动选择最佳方法。当前的AutoML方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯方法、启发式方法和基于语法的方法。文献中提到了一些代表性的AutoML工具,如AutoWeka、Auto-sklearn、TPOT和AlphaD3M,但指出它们存在耗时长或性能不足的问题,并未充分利用pipeline中服务之间的关联。
作者赵汝涛和王菁提出从primitive服务关联的角度出发,定义了primitive服务关联模型和挖掘算法。他们通过分析历史pipeline,识别primitive之间的关联关系,进而设计了一个结合服务关联的机器学习流程生成方法。这种方法有望提高流程生成的效率和性能,降低数据分析的复杂性和门槛,尤其适用于需要大量数据分析的领域。"
本文的核心知识点包括:
1. AutoML(自动化机器学习):一种自动选择、训练和优化模型以适应特定数据集的技术,降低了数据分析的专业门槛。
2. Machine Learning Pipeline:一个序列化的机器学习过程,包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练和评估等步骤。
3. Primitive服务关联:pipeline中的基本操作单元,理解它们之间的关联能优化流程生成。
4. 搜索策略:AutoML中用于修剪搜索空间的策略,如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、遗传编程和强化学习。
5. AutoML工具比较:包括AutoWeka、Auto-sklearn、TPOT和AlphaD3M,它们各有特点,但普遍面临耗时和性能挑战。
6. Primitive服务关联模型与挖掘算法:为解决现有AutoML问题,提出的新型方法,旨在利用历史pipeline中的关联信息改进流程生成。
这个研究对于提升机器学习流程的自动化程度,特别是在大数据环境下服务计算的有效性和效率具有重要意义。
2022-01-06 上传
2021-09-24 上传
2021-10-24 上传
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