AutoML (自動機械学習)

9月 21, 2023

AutoML (Automated Machine Learning) とは、機械学習プロセス内のさまざまな段階の自動化を促進する手法、方法、テクノロジーの集合を指します。 AutoML は、人間の介入を減らして機械学習モデルの開発と展開を加速するように設計されており、この分野の専門知識が限られた専門家でも機械学習ソリューションを効果的に構築して実装できるようにします。 AI と機械学習が現代のアプリケーション開発で果たす役割がますます大きくなるにつれ、 AppMaster no-codeプラットフォームなどのプラットフォームで AutoML の関連性が高まっています。

一般に、機械学習プロセスには、データ収集、前処理、特徴エンジニアリング、モデルの選択、トレーニング、調整、評価、展開などのタスクが含まれます。 AutoML は、これらのタスクのいくつかを自動化し、プロセスをより効率的でアクセスしやすく、コスト効率の高いものにすることを目的としています。この自動化は、ハイパーパラメーターの最適化、ニューラルアーキテクチャの検索、転移学習、メタ学習、トレーニングデータの拡張などの手法によって実現されます。

AutoML は、次のような機械学習パイプラインのさまざまな側面を合理化できます。

データの前処理: AutoML ソリューションは、欠落データ、ノイズの多いデータ、または一貫性のないデータの処理を自動化し、データセットがモデル開発の準備が整っていることを確認します。高度なツールは、データ前処理の重要なタスクである外れ値の検出と欠損値の代入を支援することもできます。
特徴量エンジニアリング:これには、生データからの関連する特徴量の自動選択と変換が伴います。これは、モデルのパフォーマンスを向上させるために重要です。 AutoML プラットフォームでは、主成分分析 (PCA) などの手法を使用して次元を削減し、モデルをトレーニングするためのデータをより管理しやすくすることができます。
モデルの選択とハイパーパラメーターの調整: AutoML は、さまざまな機械学習アルゴリズムを検索および比較して、特定の問題に最適なモデルを見つけることができます。また、ベイジアン最適化やグリッド検索などの方法を使用してハイパーパラメーターを最適化し、モデルのパフォーマンスを大幅に向上させることもできます。
モデルの評価:さまざまなモデルのパフォーマンスを評価するために、AutoML ソリューションは多くの場合、理解と意思決定を改善するための視覚化と指標 (精度、適合率、再現率、F1 スコアなど) を提供します。
デプロイメントとライフサイクル管理: AutoML を使用すると、ユーザーはモデルを迅速にデプロイし、そのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、必要に応じて更新できるため、ライフサイクル全体を比較的簡単に管理できます。

AutoML は、ヘルスケア、金融、小売、マーケティング、製造などの業界全体に幅広いアプリケーションがあります。考えられるユースケースには、顧客のセグメンテーション、不正行為の検出、感情分析、画像認識、予知保全などが含まれます。組織が生成して処理するデータ量が増加する中、AutoML を使用すると、情報に基づいた意思決定と生産性の向上のために AI の力を活用できるようになります。

AppMasterのような包括的なno-codeプラットフォームに AutoML を統合すると、開発者が事前に構築されたモデルとテンプレートにアクセスできるため、AI を活用したアプリケーションの開発と展開を大幅にスピードアップできます。 AppMasterを使用すると、広範な機械学習やプログラミングの専門知識を必要とせずに、堅牢でスケーラブルなアプリケーションを設計および開発できます。ユーザーは、データモデルを構築し、ビジネスプロセスを設計し、REST API または WebSocket endpointsを作成するだけで、Go、Vue、Kotlin/ SwiftUIなどの最新のフレームワークを使用して、バックエンド、Web アプリケーション、モバイルアプリケーションに必要なソースコードをプラットフォームに生成させることができます。

AppMaster で生成されたアプリケーションは、プライマリデータストレージとして Postgresql 互換データベースとシームレスに連携し、企業や高負荷のユースケース向けにスケーラブルで高性能なソリューションを実現します。 AppMasterへの AutoML の統合により、要件が変更されるたびにプラットフォームがコードを最初から生成するため、開発者は技術的負債を負うことなく AI ソリューションを迅速に開発および展開できます。これにより、中小企業と大企業の両方が、必要な時間とリソースが従来の数分の一で強力でコスト効率の高いアプリケーションを構築できるようになります。

要約すると、AutoML は自動化の力を活用して機械学習プロセスのさまざまな段階を簡素化および迅速化し、AI の専門知識が限られた個人でも障壁なく機械学習のメリットを活用できるようにします。 AppMasterのようなプラットフォームは AutoML をno-codeソリューションに統合できるため、開発者は技術的負債を負うことなく、包括的でスケーラブルな AI 駆動のアプリケーションを迅速に簡単に作成できます。