¿Qué es AutoML en el aprendizaje automático?

Machine Learning es la tecnología más popular en los tiempos actuales!!! Actualmente se utiliza en casi todos los campos imaginables, lo que ha aumentado su importancia infinitamente. Pero, ¿qué pasa con aquellos que no conocen el aprendizaje automático también? ¡Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático o AutoML!

El aprendizaje automático automatizado (AutoML) básicamente consiste en automatizar el proceso de principio a fin de aplicar el aprendizaje automático a problemas del mundo real que son realmente relevantes en la industria. En los últimos años, se ha notado y se ha demostrado una y otra vez que ML o aprendizaje automático es la clave para el futuro. Es comprensible que esta sea una tecnología emergente que permite varias direcciones de investigación, análisis e implementación .

Sin embargo, el uso de esta vasta y poderosa tecnología se limita a la cantidad de científicos de datos y entusiastas e investigadores del aprendizaje automático, que son pocos y aumentan lentamente. Para cerrar esta brecha, la teoría o el concepto de aprendizaje automático automático entró en escena. Un científico de datos debe aplicar los métodos adecuados de preprocesamiento de datos, ingeniería de parámetros, extracción de parámetros y selección de parámetros.que hacen que el conjunto de datos esté listo para la inferencia y, por lo tanto, para el análisis de datos. Siguiendo esos pasos de preprocesamiento, se debe seleccionar adecuadamente un algoritmo y se debe realizar la optimización de hiperparámetros para maximizar el rendimiento predictivo de su modelo final de aprendizaje automático. Dado que muchos de estos pasos solo pueden ser realizados por expertos en ML, AutoML se propuso como una solución basada en inteligencia artificial para el desafío de aplicar fácilmente el aprendizaje automático sin mucha experiencia. Google , uno de los gigantes tecnológicos líderes, ha lanzado Cloud AutoML para crear modelos de aprendizaje automático personalizados basados ​​en negocio a negocio.

Es importante que se investigue este campo del aprendizaje automático automatizado y se incluyan más comunidades, ya que es un área de suma importancia y un campo de potencial sin explotar. Uno de estos proyectos de código abierto es AutoKeras, que realiza o se utiliza para la búsqueda de arquitectura neuronal. AutoKeras es una biblioteca de software de código abierto que se utiliza para el aprendizaje automático automatizado (AutoML). Está desarrollado por DATA Lab en Texas A&M University y colaboradores de la comunidad. AutoKeras ayuda a cumplir el objetivo final de AutoML, que es proporcionar herramientas de aprendizaje profundo disponibles de forma gratuita a expertos en el dominio que solo tienen conocimientos básicos de aprendizaje automático o ciencia de datos.

Por lo tanto, podemos concluir de este artículo que AutoML puede ser un campo nuevo, sin embargo, tiene oportunidades ilimitadas e incluso puede ser un campo completamente nuevo de aprendizaje automático en el futuro.