4 лучшие библиотеки для того, чтобы создавать нейросети с помощью метода AutoML

Он позволяет автоматически выбирать и настраивать алгоритмы, предобрабатывать данные, оптимизировать гиперпараметры моделей и выполнять другие задачи, связанные с построением и оптимизацией моделей.

AutoML позволяет снизить необходимость вручную настраивать и подбирать параметры моделей, что экономит время и усилия разработчиков. Он предоставляет интерфейс или набор инструментов, которые автоматически выполняют рутинные задачи и выбирают наилучшие модели и настройки для конкретной задачи машинного обучения.

AutoML использует различные методы и техники, включая генетические алгоритмы, алгоритмы оптимизации, ансамбли моделей и другие подходы, чтобы автоматически исследовать и оптимизировать пространство моделей и гиперпараметров. Он может быть применен к различным типам задач машинного обучения, таким как классификация, регрессия, кластеризация и другие.

AutoML имеет потенциал упростить процесс разработки моделей машинного обучения, сделать его более доступным для широкого круга пользователей и повысить производительность и эффективность моделей. Однако важно помнить, что AutoML не является универсальным решением для всех задач машинного обучения и может иметь свои ограничения и ограниченные возможности в сравнении с ручной настройкой моделей.

На рынке существует несколько библиотек AutoML, которые предлагают решения для автоматизации процесса машинного обучения. В контексте ML (машинного обучения) основные библиотеки в этой области - это Keras и PyTorch. Keras - это библиотека, которую можно сравнить с автоматической коробкой, она более проста в освоении и позволяет решать широкий спектр типовых проектов. PyTorch - это библиотека, которая может быть сравнена с механической коробкой передач, требующая больше усилий для освоения, но при этом позволяющая решать более сложные задачи и выполнять более тонкие настройки. Некоторые из топовых сетей, такие как те, которые разрабатывает OpenAI, используют PyTorch.

1. AutoKeras - это базовая библиотека для AutoML, которая работает на платформе Keras. Одним из преимуществ AutoKeras является то, что она автоматически создает архитектуру нейронной сети на основе предоставленного датасета и заданной задачи, будь то классификация изображений, текстов или табличных данных. Библиотека предлагает различные настройки, такие как выбор типа тюнера и типа поиска, а также опцию задания количества попыток, и затем AutoKeras самостоятельно исследует разные архитектуры, используя различные слои и предобученные модели.

AutoKeras является интеллектуальной библиотекой, которая может собирать нейронные сети с хорошей точностью в течение полутора, двух часов. Она освобождает пользователя от необходимости иметь глубокие знания о нейронных сетях и архитектуре. Достаточно предоставить датасет, а AutoKeras сама справится с остальными этапами, создавая готовую нейронную сеть, которую можно использовать в своих проектах и предоставить в виде API для разработчиков продакшн-систем.

2. KerasTuner, входящий в состав AutoKeras, является дополнительным инструментом для настройки параметров выбранной архитектуры нейронной сети. В отличие от AutoKeras, KerasTuner не создает архитектуру сети с нуля, а предоставляет возможность самостоятельно выбрать и определить архитектуру, например, сверточной нейронной сети, состоящей из сверточных слоев, слоев объединения (maxpooling), слоя flatten и полносвязанных (dense) слоев. Затем KerasTuner автоматически подберет оптимальные параметры для выбранной архитектуры.

Однако, для работы с KerasTuner важно обладать знаниями и навыками разработки нейронных сетей на базе Keras, а также понимать, как правильно определить архитектуру сети. Например, если создать архитектуру U-net для сегментации изображений, KerasTuner сможет эффективно подобрать соответствующие параметры. В отличие от AutoKeras, KerasTuner не предоставляет возможности создания архитектуры U-net для сегментации изображений. Таким образом, хотя KerasTuner является полезным инструментом, он не является основным компонентом работы с AutoML и обладает некоторыми ограничениями.

3. Talos — это библиотека, которая предоставляет удобный синтаксис для настройки и подбора параметров моделей на основе Keras. Она подобна KerasTuner в том смысле, что можно создавать собственную модель, а Talos автоматически настраивает параметры этой модели для достижения оптимальной производительности. Talos также позволяет подбирать параметры, такие как размеры батчей в процессе обучения.

4. Auto-Sklearn, с другой стороны, является фреймворком AutoML, который работает на основе библиотеки Scikit-learn для классического машинного обучения. Он автоматически создает модели, используя алгоритмы классического машинного обучения, такие как деревья решений. Однако, в отличие от нейронных сетей, Auto-Sklearn ограничен функциональностью классического машинного обучения и не поддерживает сложные задачи, такие как сегментация изображений.