Чем отличается AutoML для табличных данных от CV/NLP?

AutoML для табличных данных отличается от AutoML для CV (Computer Vision) и NLP (Natural Language Processing) по нескольким ключевым аспектам:

• Тип данных и предобработка:

  • Табличные данные обычно содержат числовые, категориальные и пропущенные значения, требующие специфической обработки (кодирование категорий, заполнение пропусков).
  • CV и NLP работают с изображениями и текстом соответственно, где важна обработка пикселей, токенизация, векторизация.

• Модели и архитектуры:

  • Для табличных данных часто используются ансамбли деревьев решений (например, XGBoost, LightGBM), линейные модели, нейронные сети с плотными слоями.
  • В CV применяются сверточные нейронные сети, в NLP — трансформеры и рекуррентные сети.

• Гиперпараметры и поиск:

  • В табличных данных акцент на подбор параметров моделей и обработку признаков.
  • В CV/NLP важна настройка архитектуры, слоёв, оптимизаторов.

• Метрики и задачи:

  • Табличные данные часто решают задачи классификации и регрессии с классическими метриками.
  • CV и NLP могут иметь специфичные метрики (например, IoU для сегментации, BLEU для перевода).

Таким образом, AutoML для табличных данных ориентирован на эффективную обработку разнообразных признаков и подбор классических моделей, тогда как для CV/NLP — на работу с высокоразмерными и структурированными данными с использованием специализированных нейросетевых архитектур.