რა განსხვავებაა AutoML-ისთვის ცხრილოვანი მონაცემებისა და CV/NLP-ის შორის?

AutoML-ը աղյուսակային տվյալների համար տարբերվում է CV (Համակարգչային տեսլական) և NLP (Բնական լեզվի մշակում) AutoML-ից մի քանի հիմնական аспектներում՝

• Տվյալների տեսակներ և նախապատրաստում:

  • Աղյուսակային տվյալները սովորաբար պարունակում են թվային, կատեգորիկ և բացակա արժեքներ, որոնք պահանջում են հատուկ մշակում (կատեգորիաների կոդավորում, բացակա արժեքների լրացում):
  • CV և NLP համապատասխանաբար աշխատում են պատկերների և տեքստի հետ, որտեղ կարևոր է պիքսելների մշակումը, տոքենիզացիան և վեկտորիզացիան:

• Մոդելներ և ճարտարապետություններ:

  • Աղյուսակային տվյալների համար հաճախ օգտագործվում են որոշումների ծառերի հավաքականներ (օրինակ, XGBoost, LightGBM), գծային մոդելներ և նեյրոնային ցանցեր խիտ շերտերով:
  • CV-ում կիրառվում են կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր, NLP-ում՝ փոխակերպիչներ և ռեկուրսիվ ցանցեր:

• Հիպերպարամետրեր և որոնում:

  • Աղյուսակային տվյալների վրա ուշադրությունը կենտրոնացած է մոդելների պարամետրերի ընտրության և հատկանիշների մշակման վրա:
  • CV/NLP-ում կարևոր է ճարտարապետության, շերտերի և օպտիմիզատորների կարգավորումը:

• Մետրիկներ և առաջադրանքներ:

  • Աղյուսակային տվյալները հաճախ լուծում են դասակարգման և ռեգրեսիայի առաջադրանքներ՝ օգտագործելով դասական մետրիկներ:
  • CV և NLP կարող են ունենալ հատուկ մետրիկներ (օրինակ, IoU սեգմենտացիայի համար, BLEU թարգմանության համար):

Այսպիսով, AutoML-ը աղյուսակային տվյալների համար կենտրոնացած է արդյունավետ մշակման և դասական մոդելների ընտրության վրա, մինչդեռ CV/NLP-ի համար՝ բարձր չափման և կառուցվածքային տվյալների հետ աշխատելու և մասնագիտացված նեյրոնային ճարտարապետություններ օգտագործելու նպատակով: