Автоматическое машинное обучение
Автоматическое машинное обучение ("AutoML") — процесс автоматизации сквозного процесса применения машинного обучения к задачам реального мира. В типичном приложении машинного обучения пользователь должен применить подходящие методы предварительной обработки данных, конструирования признаков, выделения признаков и , которые делают набор данных пригодным для обучения машин. После этих шагов работник должен осуществить и оптимизацию гиперпараметров для максимизации прогнозируемой производительности конечной модели. Поскольку многие из этих шагов не могут осуществить люди, не будучи экспертами, был предложен подход AutoML как основанное на искусственном интеллекте решение для всё возрастающей необходимости применения машинного обучения. Автоматизация сквозного процесса применения машинного обучения даёт преимущество получения более простых решений, более быстрого создания таких решений и моделей, которые часто превосходят модели, построенные вручную.

Автоматическое машинное обучение может иметь целью различные стадии процесса:
* автоматическая и сбор и сохранение данных (из сырых данных и разнообразных форматов):
** автоматическое определение типа столбца, например, булевские данные, дискретные численные данные, непрерывные числовые значения или текст;
** автоматическое определение смысла столбца; например, цель, метка, поле районирования, числовой признак, текстовая категория или свободный текст;
** автоматическое обнаружение задач, например, двоичная классификация, регрессия, выделение кластеров или ранжирование;
* автоматическое конструирование признаков:
** выделение признаков
** и 
** обнаружение и обработка асимметричных данных или отсутствующих значений;
* автоматический выбор модели;
* оптимизация гиперпараметров алгоритма обучения и характеризации;
* автоматический выбор каналов по времени, памяти и ограничений сложности;
* автоматический выбор метрик оценки и процедур валидации;
* автоматическая проверка задач:
** определение утечки;
** определение ошибок в конфигурации;
* автоматический анализ полученных результатов;
* пользовательские результаты и визуализация для автоматического обучения машин
Q2539
машинного обучения
Concept
Q5227332
предварительной обработки данных
UNK
Q22245680
конструирования признаков
Concept
Q1026626
выделения признаков
Concept
Q48996162
оптимизацию гиперпараметров
UNK
Q11660
искусственном интеллекте
Concept
Q1517706
районирования
Concept
Q17005494
двоичная классификация
Concept
Q208042
регрессия
Concept
Q4330127
ранжирование
UNK
Q22245680
конструирование признаков
Concept
Q1026626
выделение признаков
Concept
Q6888345
выбор модели
Concept
Q48996162
оптимизация гиперпараметров
UNK
Q43967068
Автоматическое машинное обучение
Concept
Q43967068
Автоматическое машинное обучение
Concept
subclass of