Bernhard Suhm, MathWorks
获取Automl的概述以及它如何简化机器学习工作流程。了解如何分三个步骤构建优化的预测模型:
该视频演示了如何应用AutoML来构建人类活动的分类器,并使用来自移动设备的传感器数据作为输入。
MATLAB中的AutoML只需三个步骤就能交付优化模型。首先,使用波长散射将原始传感器数据转换为机器学习所需的特征作为输入。接下来,自动特征选择允许您减少大型特征集,从而减少最终的模型尺寸。最后,自动模型选择为您选择最好的模型,并在同一步骤中优化其超参数。你可以在没有机器学习专业知识的情况下应用这些步骤。然而,这个视频使用了一些专业术语来解释幕后发生的事情。
我们展示了自动提取模型以使用来自手机的加速度计元数据来分类为站立或坐姿等活动。视频的其余部分通过Matlab的Automl的步骤来浏览您。首先,为了从信号或图像数据获取相关特征,可以使用预定义小波和缩放滤波器来分解具有波长的信号,并将小波散射应用于信号的缓冲器。
接下来,我们可以继续在我们获得的400多个特征上训练一个模型,但这可能会导致一个大型模型不适用于嵌入式设备。因此,在auoML的第二步,我们应用特征选择来减少特征的数量。这里的表格帮助您根据数据的特征选择适当的方法。
这里我们使用最小冗余最大关联算法,它对连续和分类特征非常有效。功能排名表显示,只有十几个功能捕获了信号中的大部分变化。
在选择一个小的性能特征集之后,我们可以进行第三步——识别最佳性能模型。使用fitcauto进行分类和匹配[?]R ?]自动回归。我们只训练前面步骤中选择的十几个特性。该算法评估许多模型和超参数的组合,寻求最大误差。在实践中,这可能需要数百次迭代才能完全收敛。虽然对于中等大小的数据,我们可以在更短的时间内(大约100次迭代)看到良好的结果。您可以在多核、本地计算机或使用云实例上使用并行化来加快执行速度。
将AutomL应用于此数据集,我们在保持测试数据上获得了96.6%的精度。总之,AutomL以几步获得了高度准确的模型,有效地允许工程师自行构建模型,而无需依赖数据科学家。如果您在机器学习中知识,Automl可以节省日常步骤的时间,使您能够专注于高级优化技术,如堆叠模型和工程更好的功能。有关更多信息,请访问我们的Automl Discovery页面或下面的链接。
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