AutoML үчүн таблицалык маалыматтар менен CV/NLP ортосунда эмнелер айырмаланат?

AutoML üçin tablisalar maglumatlary CV (Kompýuter Görüşi) we NLP (Tebii Dil İşlenişi) üçin AutoML-den birnäçe esasy nukdaýnazardan tapawutlanýar:

• Maglumat görnüşleri we öňünden işlemek:

  • Tablisa maglumatlar adatça sanly, kategoriýaly we ýitgin bahalary öz içine alýar, bu bolsa ýörite işlemek talap edýär (kategoriýalary kodlamak, ýitgin bahalary doldurmak).
  • CV we NLP degişli ýagdaýda suratlar we tekst bilen işleýär, bu ýerde piksel işlemek, tokenizasiýa we vektorizasiýa möhüm.

• Model we arxitektura:

  • Tablisa maglumatlar üçin köplenç karar agajlarynyň ansambllary (meselem, XGBoost, LightGBM), hatar modeller we ýumşak gatlakly neyron torlary ulanylýar.
  • CV-de konvolýusiýa neyron torlary, NLP-de — transformatorlar we gaýtalanýan torlar ulanylýar.

• Hyperparametrler we gözleg:

  • Tablisa maglumatlar üçin, modelleriň parametrlerini saýlamak we aýratynlyklary işlemek üns merkezinde.
  • CV/NLP-de, arxitektura, gatlaklar we optimizatorlar sazlamagy möhümdir.

• Metrikalar we wezipeler:

  • Tablisa maglumatlar köplenç klassifikasiýa we regressiýa wezipelerini klassik metrikalara esaslanýar.
  • CV we NLP aýratyn metrikalara eýe bolup biler (meselem, segmentasiýa üçin IoU, terjime üçin BLEU).

Şeýlelik bilen, AutoML tablisalar maglumatlary üçin dürli aýratynlyklary netijeli işlemek we klassik modelleri saýlamak ugruna gönükdirilen, CV/NLP üçin bolsa ýokary ölçegli we gurluşly maglumatlar bilen işlemek we hünärleşdirilen neyron arxitekturalary ulanmak maksat edinilýär.