AutoML

기계 학습과 데이터 마이닝

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문제 분류 생성 모델 회귀 분석 클러스터 분석 차원 축 이상 탐지 데이터 정제 AutoML 연관 규칙 학습 구조 기반 예측 특징 공학 특징 학습 순위 학습 문법 유도 온톨로지 학습 멀티모달 학습
지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 배깅 부스팅 랜덤 포레스트 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH CURE 알고리즘 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 퍼지 클러스터링 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS 평균이동
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 선형 판별 분석 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조적 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 무작위 표본 합의 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인 고립 포레스트
인공 신경망 오토인코더 딥 러닝 순방향 신경망 순환 신경망 LSTM GRU 볼츠만 머신 제한된 생성적 적대 신경망 확산 모델 자기조직화 지도 합성곱 신경망 U-Net LeNet 알렉스넷 딥드림 신경장 신경 방사장 물리정보 신경망 트랜스포머 비전 맘바 스파이킹 신경망 멤트렌지스터 전기화학 RAM 다층 퍼셉트론
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 액티브 러닝 크라우드소싱 휴먼인더루프 RLHF
모델 진단 결정계수 혼동 행렬 러닝 커브 수신자 조작 특성
수학적 이론 커널 메소드 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
회의/저널 NeurIPS ICML ICLR ML JMLR
관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록 기계 탈학습 지식 증류 유사도 학습 대조 학습
v t e

AutoML(Automated machine learning)은 실제 문제에 기계 학습을 적용하는 작업을 자동화하는 프로세스이다.

AutoML에는 원시 데이터 세트부터 시작하여 배포 준비가 된 기계 학습 모델 구축까지 모든 단계가 포함될 수 있다. AutoML은 머신러닝 적용에 대한 점점 커지는 과제에 대한 인공지능 기반 솔루션으로 제안되었다. AutoML의 높은 수준의 자동화는 비전문가가 기계 학습 전문가가 될 필요 없이 기계 학습 모델 및 기술을 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 기계 학습을 엔드투엔드에 적용하는 프로세스를 자동화하면 더 간단한 솔루션을 생성하고 해당 솔루션을 더 빠르게 생성하며 종종 수동으로 설계한 모델보다 성능이 뛰어난 모델을 생성할 수 있는 이점도 제공된다.

AutoML에 사용되는 일반적인 기술에는 초매개변수 최적화, 메타 학습, 신경 아키텍처 검색이 포함된다.