10 自動化された機械学習

自動化された機械学習の自動化されたアルゴリズム選択、特徴選択およびハイパーパラメータ・チューニングを使用して、機械学習モデリング・プロセスを高速化します。

次の各トピックでOML4Pyの自動化された機械学習について説明します。

トピック:

• 自動化された機械学習について
  自動化された機械学習(AutoML)は、機械学習モデルの構築に使用できるデータ分析およびモデリングに関する組込みのデータ・サイエンスの専門知識を提供します。
• アルゴリズムの選択
  oml.automl.AlgorithmSelectionクラスは、データセットおよびタスクの特性を使用して、サポートされているOracle Machine Learningアルゴリズムのセットからアルゴリズムをランク付けします。
• 特徴の選択
  oml.automl.FeatureSelectionクラスは、トレーニング・データ・セットおよびOracle Machine Learningアルゴリズムについて最も関連性の高い特徴サブセットを識別します。
• モデルのチューニング
  oml.automl.ModelTuningクラスは、指定された分類または回帰アルゴリズムおよびトレーニング・データのハイパーパラメータをチューニングします。
• モデルの選択
  oml.automl.ModelSelectionクラスは、選択されたスコア・メトリックに従ってOracle Machine Learningアルゴリズムを自動的に選択し、そのアルゴリズムをチューニングします。
• AutoMLパイプライン
  自動化された機械学習パイプラインでは、oml.automl.Pipelineクラスを使用して、特定のトレーニング・データセットに基づいて最も関連性の高いアルゴリズム、機能およびハイパーパラメータを自動的に識別します。