Каква е разликата между AutoML за таблични данни и CV/NLP?

AutoML за таблични данни се различава от AutoML за CV (Компютърно зрение) и NLP (Обработка на естествен език) по няколко ключови аспекта:

• Тип данни и предварителна обработка:

  • Табличните данни обикновено съдържат числови, категорийни и липсващи стойности, които изискват специфична обработка (кодиране на категории, попълване на липсващи стойности).
  • CV и NLP работят съответно с изображения и текст, където важна е обработката на пиксели, токенизация и векторизация.

• Модели и архитектури:

  • За таблични данни често се използват ансамбли от дървета за вземане на решения (например, XGBoost, LightGBM), линейни модели и невронни мрежи с плътни слоеве.
  • В CV се прилагат конволюционни невронни мрежи, в NLP — трансформатори и рекурентни мрежи.

• Хиперпараметри и търсене:

  • В табличните данни акцентът е върху подбора на параметри на моделите и обработката на признаците.
  • В CV/NLP е важна настройката на архитектурата, слоевете и оптимизаторите.

• Метрики и задачи:

  • Табличните данни често решават задачи за класификация и регресия с класически метрики.
  • CV и NLP могат да имат специфични метрики (например, IoU за сегментация, BLEU за превод).

По този начин, AutoML за таблични данни е насочен към ефективна обработка на разнообразни признаци и подбор на класически модели, докато за CV/NLP — към работа с високодименсионални и структурирани данни с използване на специализирани невронни архитектури.