Milline on erinevus AutoML-i ja CV/NLP vahel tabelandmete puhul?

AutoML tabelandmete jaoks erineb AutoML CV (Arvutinägemine) ja NLP (Loodusliku keele töötlemine) jaoks mitmel olulisel aspektil:

• Andmetüübid ja eelne töötlus:

  • Tabelandmed sisaldavad tavaliselt arvulisi, kategoriale ja puuduvaid väärtusi, mis nõuavad spetsiifilist töötlemist (kategooriate kodeerimine, puuduva väärtuse täitmine).
  • CV ja NLP töötavad vastavalt piltide ja teksti ning piksli töötlemise, tokeniseerimise ja vektoreerimisega.

• Mudeli ja arhitektuuri valik:

  • Tabelandmete puhul kasutatakse sageli otsustuspuude ansambleid (nt XGBoost, LightGBM), lineaarseid mudeleid ja tihedate kihtidega närvivõrke.
  • CV-s kasutatakse konvolutsioonilisi närvivõrke, NLP-s transformereid ja rekurrentseid võrke.

• Hüperparameetrite ja otsingu meetodid:

  • Tabelandmete puhul keskendutakse mudeli parameetrite valikule ja tunnuste töötlemisele.
  • CV/NLP puhul on oluline arhitektuuri, kihtide ja optimeerijate häälestamine.

• Mõõdikud ja ülesanded:

  • Tabelandmed lahendavad sageli klassifikatsiooni- ja regressioonülesandeid klassikaliste mõõdikute abil.
  • CV ja NLP võivad omada spetsiifilisi mõõdikuid (nt IoU segmentatsioonile, BLEU tõlkimiseks).

Seega on AutoML tabelandmete jaoks suunatud erinevate tunnuste tõhusa töötlemise ja klassikaliste mudelite valiku poole, samas kui CV/NLP puhul keskendutakse kõrgdimensionaliste ja struktureeritud andmete töötlemisele ning spetsialiseeritud närvivõrgu arhitektuuride kasutamisele.