Warm-start AutoML üçün meta-özəlliklər nədir?

Warm-start AutoML kontekstində meta-özəlliklər, müəyyən bir məlumat dəstəsinin və ya tapşırığın xüsusiyyətlərini və ya statistikalarını təsvir edən və avtomatlaşdırılmış maşın öyrənmə prosesini sürətləndirmək və yaxşılaşdırmaq üçün istifadə olunan xüsusiyyətlər və ya statistikalar olub, bunlar yeni tapşırıq üçün yaxşı modellər və hiperparametrləri daha sürətli tapmağa kömək edir.

Meta-özəlliklər aşağıdakılar ola bilər:

• Məlumatların statistik xüsusiyyətləri (xüsusiyyətlərin sayı, obyektlərin sayı, siniflərin paylanması).
• Tapşırığın çətinlik metrikləri (məsələn, səs-küy səviyyəsi, xüsusiyyətlər arasındakı korrelyasiya).
• Xüsusiyyət növləri haqqında məlumatlar (kateqorik, ədədi).

Meta-özəlliklərdən istifadə etməklə, AutoML sistemi, oxşar məlumatlarda yaxşı işləyən başlanğıc hiperparametrləri və ya modelləri seçə bilər və bu da optimallaşdırma üçün vaxt və resursları azaldır.

Nümunə: əgər meta-özəlliklər tapşırığın çox sayda kateqorik xüsusiyyətə malik təsnifat olduğunu göstərirsə, AutoML dərhal bu cür məlumatlarla yaxşı işləyən modellərlə (məsələn, kateqorik xüsusiyyətləri işləyən gradient boosting) başlaya bilər.