2023 年您应该考虑的顶级自动机器学习框架
AutoML 框架是数据分析师和机器学习专家的强大工具，可以自动化数据预处理、模型选择、超参数调整，甚至执行像特征工程这样的复杂任务
人工智能（AI）将在未来改变我们的社会。对AI专家，数据分析师和数据专家的巨大需求意味着希望在竞争激烈的技术领域取得成功的组织必须在分配资源时尽可能高效。由于AI专业人才短缺，因此自动化数据探索和预测对于让专家专注于更重要的任务至关重要。
自动机器学习（AutoML）框架正是做到了这一点。通过自动化数据模型的选择、构建和参数化，AutoML框架可以为数据专家腾出时间，让他们将时间花在更复杂的分析方面。本文将讨论AutoML框架的基础知识，以及它们如何帮助开发AI项目，以及哪些AutoML框架在2023年使用最佳。
为什么使用AutoML框架？
数据集允许分析师创建预测模型。虽然机器学习可以使用数据形成预测模型，但这个过程通常是艰难和耗时的。传统机器学习涉及数据处理、确定目标数据特征、找到最准确的学习模型、优化必要的超参数，以及使用表现最佳的参数训练学习模型。当这个过程中的某些或全部可以自动化时，结果可以更快地获得。
自动机器学习和AI可以打开新的可能性，但它们也可能成为错误手中的危险武器。由于它们提供快速运行一系列数据并找到匹配项的潜力，因此自动机器学习和AI越来越成为威胁。网络攻击、身份盗窃和信用卡诈骗都可能通过AI或自动机器学习来进行。
AutoML框架通过处理常规序列和消除模型的手动测试来消除数据分析师工作的乏味方面。AutoML可以自动化收集和组织数据，并帮助测试模型的超参数。以下是最好的AutoML框架，可以帮助数据专家在其项目上完成更多工作。
1. TransmogrifAI
使用Scala语言创建并基于SparkML框架，TransmogrifAI自动化了机器学习的五个最重要的功能。优化超参数、检查功能、选择模型、导出功能和变形（因此其名称）都是框架可以自动化的功能。这对于数据清洗、模型选择和工程功能非常有用。
2. AutoGluon
AutoGluon是来自AWS的开源库，主要面向机器学习应用程序开发人员。这是一个理想的AutoML框架，适合那些不是专家的人，因为它非常用户友好，但提供了强大的深度学习方法。可以快速且准确地实现预测。对于那些想探索可以通过给定数据集实现的内容的人来说，这也是一个很好的起点。
AutoGluon非常适合自动对象识别、表格预测和将数据组织成文本和图像的形式。对于更有经验的用户，AutoGluon AutoML框架通过其开放库提供了对模型参数背后的编程的高度洞察。
3. MLJAR
MLJAR可以通过浏览器访问，并可用作快速创建和测试AutoML模型的平台。它还提供了易于使用的Hyperfeit搜索功能，与NVIDIA的CUDA、Python和Tensorflow兼容。可以轻松下载数据集到该网站，并尝试测试机器学习算法以确定最佳算法。使用MLJAR AutoML框架可以更轻松地识别和部署最佳的预测模型，甚至可以分享您的结果。
这显然是更好的AutoML框架之一，但它也有价格。用户必须支付订阅费才能使用所有功能，否则他们将受到免费版本的限制，数据限制为0.25 GB。
4. DataRobot
也许是列表上最容易识别的名字，DataRobot是数据分析师中流行的AutoML框架。预测分析可用于商业目的，即使对于没有编程、软件开发或机器学习知识的人也是如此。在一个简单的过程中，组织可以创建由自动机器学习精确制作的实时预测模型。
来自这个机器学习框架的工作流程可以被操纵以满足用户的需求。业务专业人士可以轻松使用它来根据他们所提供的数据获得准确的预测，而有经验的数据科学家可以玩弄参数以完善自己的预测模型。
5. Google Cloud AutoML
Google AutoML能够使机器学习经验较少的开发人员创建高度准确的自定义模型。它支持大量的算法和机器学习技术。利用神经网络结构，Google AutoML通过易于使用的界面简化了整个流程。
然而，Google AutoML的价格很高，而且该公司不提供免费或演示版本，除非您计划仅将其用于纯粹的研究目的，这种情况下只有受限制的版本可用。
结论
自动化机器学习正变得越来越受欢迎，对于这一领域的专家的需求正在呈指数级增长。有许多重要的任务只能由数据科学家和分析师完成，例如管理模型性能和分析预测模型产生的数据。
自动化这些例行任务可以释放数据分析师大量的时间，使他们能够专注于更重要的职责。这就是为什么AutoML框架如此有价值，未来也将如此。 Nahla Davies是一名软件开发人员和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾担任过一家排名第5000的体验品牌组织的首席程序员，该组织的客户包括三星、时代华纳、Netflix和索尼等公司。
