Автоматизируй это: как начать использовать ML для работы с данными
Из этой статьи вы узнаете:
– Что такое AutoML
– Для каких задач можно автоматизировать машинное обучение
– Как быстро собрать собственную ML-модель, даже если вы не программист
Здравоохранение, финансы, образование, e-commerce — сегодня многие сферы применяют машинное обучение. ML ускоряет обработку данных и помогает найти оптимальное решение. Но вот использовать машинное обучение самостоятельно умеют далеко не все. Обучение и внедрение нейросетей принято считать задачей для избранных: ML-разработчиков, AI-тренеров, дата-сайентистов и других специалистов — экспертов в машинном обучении. В этой статье расскажем о том, кому и для каких задач они подойдут, как приручить нейросети, даже если вы не умеете программировать.
Что такое AutoML
AutoML — это процесс автоматизации задач машинного обучения с помощью готовых инструментов. Так создать эффективные модели смогут даже пользователи с минимальными знаниями в области ML.
Прежде чем объяснить, как работает AutoML, напомним основные этапы машинного обучения:
– Сбор данных
На этом этапе собираются данные, которые понадобятся для обучения и оценки модели. Их можно собрать в различных источниках: в базах данных, на веб-сайтах и других системах. Качество и количество данных существенно влияют на результаты работы модели.
– Предварительная обработка данных
Данные очищают и подготавливают для анализа. Например, удаляют пропущенные значения или нормализуют данные.
– Выбор модели
На этом этапе определяют наиболее подходящую для задачи модель машинного обучения. Популярные модели, о которых вы могли слышать: линейная регрессия, дерево решений, случайный лес, нейронная сеть.
– Настройка гиперпараметров
Какими будут структура, поведение и производительность модели, зависит именно от этих параметров. Но их не извлекают непосредственно из данных, а задают автоматически — так работает и в AutoML — или вручную. Например, для случайных лесов это количество деревьев, их глубина и минимальное количество образцов для разделения узла.
– Оценка качества модели
На этом этапе оценивают, насколько хорошо модель справляется с задачей. Для этого используют разные метрики качества: например, точность, полноту, F1-меру.
– Внедрение модели
На этом этапе обученную модель интегрируют в реальную систему или приложение: разрабатывают интерфейсы для взаимодействия с ней, настраивают серверы для обработки запросов и обеспечивают мониторинги производительности. Чтобы гарантировать надёжность и эффективность модели, после внедрения её требуется тщательно протестировать.
Нормализация — приведение данных к единому масштабу, что помогает улучшить производительность многих алгоритмов машинного обучения. В системе AutoML нормализация выполняется автоматически, поэтому пользователю не нужно предпринимать никаких действий для этого.
Описательная статистика — сводная информация о данных. Например, для численных данных — это среднее значение, медиана, минимум, максимум, стандартное отклонение и т. д. Для текстовых категориальных — мода, частотное и процентное распределения.
Таргеты — это целевые значения, которые модель будет предсказывать. В AutoML система автоматически использует доступные данные для определения описательной статистики и таргетов. Пользователю не нужно вводить или выбирать их вручную.
Гиперпараметры — это настройки, которые определяют, как будет происходить обучение модели. Чем лучше они подобраны, тем быстрее и качественнее работает модель. В AutoML этот процесс автоматизирован, и пользователю не нужно подбирать гиперпараметры вручную. Система сама найдёт оптимальные значения с помощью, например, кросс-валидации или сеточного поиска.
Как работает автоматизация
Шаг 1: загрузка и обработка данных. Пользователь загружает данные в систему AutoML — она автоматически обрабатывает, чистит от выбросов и нормализует их.
Шаг 2: выбор модели. Система AutoML тестирует различные алгоритмы для задачи, чтобы выбрать самый подходящий, исходя из описательной статистики признаков и информации о таргете.
Шаг 3: настройка гиперпараметров. Система оптимизирует гиперпараметры, чтобы улучшить производительность модели.
Шаг 4: оценка и валидация результатов. Система разделяет данные на тренировочные и тестовые наборы и оценивает качество модели.
Для обучения модели используется тренировочный набор, а тестовый — для оценки её производительности на новых данных, с которыми она ещё не работала. Это помогает убедиться, что модель не переобучена и будет хорошо работать с реальными запросами. По результатам оценки можно поменять исходные данные или параметры модели. Но в большинстве случаев системы AutoML автоматически оценивают и валидируют результаты.
Шаг 5: развёртывание. Модель готова, её можно применять.
Какие инструменты использовать
Советуем начать с одного из этих инструментов: выберите тот, что подходит вам больше всего, и пробуйте.
Predict AutoML
No-code платформа для автоматизации моделей машинного обучения от VK Predict. Программировать и глубоко разбираться в статистике не понадобится — платформа поможет определиться с подходом и решить типовые задачи машинного обучения.
Какие задачи решает: бинарная и многоклассовая классификация, регрессия и кластеризация на табличных данных.
Кому и для чего подойдёт: малому и среднему бизнесу, стартапам — всем, кто хочет быстро создать и внедрить модели машинного обучения.
H2O.ai
Платформа с открытым исходным кодом. Поддерживает широкий спектр алгоритмов и предлагает возможности для построения моделей как на локальных машинах, так и в облаке.
Какие задачи решает: широкий спектр алгоритмов машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию.
Кому и для чего подойдёт: исследователям и компаниям, которым нужна гибкость и важно использовать как локальные, так и облачные ресурсы для разработки моделей.
LightAutoML
Победитель международных соревнований по автоматизации машинного обучения Kaggle AutoML Grand Prix 2024. Чаще всего это решение используют для работы с табличными данными.
Какие задачи решает: автоматизация машинного обучения, построение моделей регрессии и классификации, автоматическая предобработка признаков, визуализация данных, оценка моделей.
Кому и для чего подойдёт: студентам и начинающим специалистам в DS, отраслевым специалистам без знаний ML, индивидуальным разработчикам и стартапам, малому и среднему бизнесу.
FEDOT
Платформа для анализа данных, которая помогает справляться с аналитическими задачами: визуализировать данные и предварительно обрабатывать их, а также строить и оценивать модели машинного обучения.
Какие задачи решает: автоматизация машинного обучения, построение моделей регрессии и классификации, автоматическая предобработка признаков, визуализация данных, оценка моделей.
Кому и для чего подойдёт: студентам и начинающим специалистам в DS, отраслевым специалистам без знаний ML.
AutoML: за и против
У автоматизации много преимуществ. Главные её плюсы:
– Ускорение разработки моделей — от создания до тестирования.
– Низкий порог вхождения. Использовать ML можно даже без специальных знаний.
– Быстрая проверка гипотез. AutoML поможет сэкономить ресурсы, если вы хотите провести эксперимент или протестировать подход.
Но есть и те, кому AutoML точно не подойдёт:
– Эксперты в области машинного обучения. AutoML — инструмент для быстрого решения типовых задач. Тонкая настройка, специализированные и кастомные методы — то, чего вы здесь точно не встретите.
– Пользователи с очень специфическими требованиями. Исключение — случаи, когда задачу можно свести к чему-то, что решается стандартными методами.
– Те, кто хочет полностью контролировать процесс. Если вы хотите доступ к каждому этапу разработки модели, включая выбор алгоритмов, настройку гиперпараметров и интерпретацию результатов, AutoML может с этим не справиться.
– Те, кто работает с ограниченным объёмом данных. Если из-за особенностей вашей задачи данных не очень много, их может оказаться недостаточно для подготовки хорошей модели методами AutoML.
– Те, кто ищет кастомные решения. AutoML — простой и быстрый способ разработать модель, но недостаточно гибкий.
Что дальше: как углубить свои знания в ML
Автоматизация — быстрый и простой способ решить типовые задачи, не вникая в тонкости машинного обучения. А если вы всё-таки захотите решать задачи поинтереснее — вот несколько курсов VK Education, которые помогут в этом. Все лекции уже записаны: это значит, что изучать их можно в комфортном темпе, совмещая занятия с основной учёбой или работой.
Все курсы бесплатные, пройти их можно без вступительных испытаний.
Открытый лекторий по основам машинного обучения.
Основы, без которых не получится решать задачи. С них начинают все, кто хочет стать junior ML-разработчиком в крупных IT-компаниях.
Системы обработки и анализа больших массивов данных.
Всё о том, как строить и применять модели машинного обучения, а также разрабатывать алгоритмы распределённой обработки данных с помощью актуальных фреймворков.\
Математика для машинного обучения и анализа данных.
Базовые математические инструменты, без которых никуда в машинном обучении и анализе данных.
Может быть интересно
НовостьVK и МФТИ запустили магистратуру по ИИ и анализу данных
В сентябре 2025 года стартует магистерская программа VK и МФТИ «Искусственный интеллект и социальные медиа».
НовостьКоманда VK Education запустила 25 бесплатных IT- и digital-программ
Открыт весенний набор на бесплатные образовательные программы VK Education для школьников, студентов и начинающих специалистов — всего 25 открытых курсов по 5 востребованным направлениям в IT, digital и креативных индустриях.
НовостьVK и НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге запускают Школу информатики, физики и технологий
Это программы бакалавриата и магистратуры для подготовки востребованных специалистов в сфере искусственного интеллекта — разработчиков информационных систем, системных архитекторов, ML-исследователей и ML-разработчиков.