阅读时长：4 分钟 | 发布日期：2025 年 3 月 16 日
AutoML 什么是 AutoML？
什么是 AutoML？
自动机器学习 (AutoML) 简化了机器学习模型，让非专家也能驾驭。AutoML 可自动创建和部署供企业和个人使用的机器学习算法。数据准备、特征选择、模型选择、超参数调整和模型评估均自动执行，节省了构建成功 AI 模型所需的时间和专业知识。AutoML 解决方案使企业、研究人员和开发人员无需具备广泛的 ML 知识即可使用 AI，有力促进了 AI 的普及。
- AutoML 流程
- AutoML 的优势
- 携手 HPE
AutoML 流程
AutoML 流程细分
定义问题：在使用机器学习之前确定问题并设定目标。
- 定义任务：选择模型的任务，例如分类、回归、聚类或异常检测。了解所面临的挑战有助于选择正确的机器学习策略。
- 定义目标：定义成功的衡量标准和结果，目标的示例有准确度、精确度、召回率、RMSE 和业务特定的 KPI等。
数据准备：ML 模型有赖于良好的数据，需要收集、清理和转换数据以获得最佳性能。
- 数据收集：从数据库、API、日志和其他来源收集必要的数据集，数据的质量和数量将影响模型性能。
- 数据清理：删除重复值、异常值和缺失值以保持数据集的一致性。此阶段为模型提供了准确、可靠的数据供学习。
- 特征工程：转换、组合或选择关键变量来创建显著特征。标准化、类别变量编码和数据分析可以产生新的洞见。
- 数据拆分：将数据集拆分为训练集、验证集和测试集。为了优化模型训练和评估，通常采用 80-10-10 或 70-15-15 的拆分比例。
模型选择：完美的性能需要适当的算法。
- 搜索空间：定义 AutoML 的搜索空间，其中可能有决策树、神经网络和 SVM。
- 模型架构：确定模型结构，例如深度学习层、决策树深度或神经网络激活函数。
超参数优化：优化超参数以提高模型性能和泛化能力。
- 超参数：确定模型训练超参数，如学习率、层计数、批量大小和正则化参数。
- 优化策略：网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化可自动优化超参数以获得最佳结果。
训练和评估：此流程确保模型能够学习并被准确评估。
- 模型训练：使用训练数据集向模型教授历史数据中的模式。
- 模型评估：使用准确度、精确度、召回率、F1 分数、MAE 或 RMSE 来评估模型的性能。
- 交叉验证：使用 k 折交叉验证来保证模型有效地推广到新数据且不会过度拟合。
模型选择与集成：训练后，选择最佳模型并进行集成以获得更好的结果。
- 最佳模型选择：根据评估指标和验证结果选择最佳模型。
- 集成：使用 bagging、boosting 和 stacking 模型来提高准确性并最大程度减少变异。常见的方法包括随机森林、XGBoost 和混合方法。
模型部署：选择最佳模型后，将其部署在实际应用中并进行监控。
- 最终评估：部署前再次测试测试数据集以验证性能。
- 部署：将模型部署为 API、Web 服务或嵌入式系统，以进行实时预测。我们可以使用云平台、边缘设备或本地服务器。
- 监控：监控模型性能，发现数据偏差，并根据需要更新或重新训练模型以保持准确性。
这种有组织的 AutoML 方法可以在最低用户参与下实现快速、优化且可扩展的机器学习模型部署。
AutoML 有哪些优势？
AutoML 的好处：AutoML 的好处是简化了机器学习，让没有数据科学经验的企业和人员也能使用。
提高生产力和效率
- 缩短上市时间：传统的 ML 模型创建过程需要手动准备数据以及调整超参数，上市时间较长。而 AutoML 可自动完成这些阶段，帮助公司部署模型并更快地获得洞见。
- 自动化工作流程：AutoML 简化了机器学习流程，消除了人机交互和重复操作。自动化让团队专注于战略和创新而非技术细节，从而提高生产力。
削减成本
- 对专业人才的需求较低：聘请数据科学家和机器学习工程师的成本很高，而 AutoML 使非技术人员可以轻松地构建和部署模型。
- 资源优化：AutoML 优化计算资源并自动执行资源密集型操作，包括特征工程、模型选择和超参数调整，降低了运营费用。
提高模型性能
- 先进的算法：AutoML 使用各种先进的机器学习算法，包括神经网络、集成学习和梯度提升，来提供准确可靠的预测。
- 持续优化：AutoML 框架会检查大量配置、选择最佳超参数，并响应新数据以提高模型性能。
可扩展性
- 处理大量数据：AutoML 可有效处理大型数据集，使其适用于金融、医疗保健和电子商务领域的大数据应用。自动执行特征选择和缩放有助于处理大规模机器学习操作。
- 可扩展解决方案：AutoML 提供可根据需求扩展的基础架构，在所有工作负载中都高效工作，无论企业是想分析微小数据集还是想处理 PB 级数据。
优化业务决策
- 数据驱动型洞见：AutoML 使组织能够通过发现数据中的模式和趋势来做出更佳决策，获得更准确的预测和战略规划。
- 预测性分析：AutoML 可根据以前的数据来预测市场趋势、消费者行为和运营风险，实现主动决策。
竞争优势
- 创新：AutoML 改善了对 AI 驱动型解决方案的访问，使各种规模的企业都能将机器学习融入其产品和服务中。这加速了技术发展并促进了市场竞争。
- 个性化：AutoML 可生成个性化建议、营销策略以及以客户为中心的解决方案，提高用户参与度和满意度。
风险管理
- 改善欺诈检测：基于 AutoML 的模型可以快速识别金融交易、网络安全和电子商务中的违规及欺诈行为，降低风险并提高安全性。
- 运营效率：AutoML 可自动执行数据分析和异常检测，减少人为错误和运营效率低下问题，帮助公司发现并管理风险。
定制且灵活的选项
- 定制模型：AutoML 使客户能够针对自身行业创建模型，确保组织获得与其用例最相关、最准确的洞见。
- 适应性：AutoML 会随着新数据的到来而改变模型，在不断变化的环境中保持预测的准确性。这种适应性使其在动态银行、医疗保健和零售领域非常有用。
AutoML 提高了机器学习的可用性、速度和效率，使其成为希望使用人工智能但又缺乏经验的企业的有力工具。
携手 HPE
HPE 提供业内一流的 AI 和 AutoML 解决方案，以加速创新、改进运营并获得竞争优势。HPE 合作伙伴可以通过自动化、强大的分析功能和可扩展的基础设施帮助企业成功实施 AI 项目。
携手 HPE：利用 HPE 的产品和服务发挥 AutoML 的优势
- HPE AI Services：HPE AI Services 帮助组织将 AI 与端到端咨询、模型创建和部署结合起来。HPE 通过托管的 AI 服务、边缘 AI 和自动化 ML 管道，加速 AI 的采用并优化性能和效率。
- HPE AI 解决方案：HPE Ezmeral AI 与数据平台简化了 AI/ML 工作流程，而 HPE GreenLake for AI 则是一种基于云的灵活 AI 基础设施。HPE Apollo 和 Cray 系统为大规模 AutoML 训练和部署提供支持。
- NVIDIA 和 HPE：与 NVIDIA 的合作使 HPE 能够提供 GPU 加速的 AI 解决方案，从而提高 AutoML 的生产力。HPE 充分利用 NVIDIA AI Enterprise 软件和 GPU 基础设施，加速 AI 模型的训练、优化和部署。HPE 与 NVIDIA 合作提供的边缘 AI 解决方案实现了工业和物联网的实时 AI 计算。
