Определимся с терминологией. Можно найти c десяток формулировок «AutoML- это…» с разной степенью детализации. Но все они сведутся к словам «AutoML — автоматизирует и упрощает работу с данными». И вот здесь как раз и начинаются сложности. Границы определения AutoML размыты. Есть фреймворки работающие на «3 строчках» кода, есть с платформы с GUI, есть библиотеки для профессионалов и новичков. Попробуем разобраться.. Читать далее
Когда в компании появляется первая ML‑модель, кажется, что самое сложное выбрать алгоритм и добиться хороших метрик. Но настоящий вызов начинается позже: когда моделей становится десятки, затем сотни, а скорость бизнеса начинает требовать обновлений не раз…
Библиотеки и сервисы AutoML вошли в мир машинного обучения. Для дата-сайентиста это очень полезные инструменты, но иногда они должны быть адаптированы к потребностям бизнес-контекста, в котором работает дата-сайентист. Вот почему вам нужно создать свою собственную библиотеку AutoML. В преддверии старта нового потока курса «Машинное обучение» мы делимся материалом, в котором описано, как это сделать на Python. Давайте начнём
В лаборатории моделирования природных систем НЦКР ИТМО мы занимаемся разработкой и продвижением решений в области AutoML. Наши научные сотрудники Николай Никитин, Анна Калюжная, Павел Вычужанин и Илья Ревин рассказывают о трендах и задачах AutoML, плюс — о собственных open-source разработках в этой области. Читать дальше →