AutoML кайсы тапшырмаларды начар чечет (кичине маалыматтар, стандарт эмес домендик билимдер)?

AutoML төмөнкү тапшырмаларда кыйынчылыкка дуушар болот:

• Кичинекей маалыматтар (small data): Автоматтык ыкмалар моделдерди үйрөтүү жана текшерүү үчүн жетиштүү маалымат талап кылат. Аз маалыматта моделдер ашыкча ылайыкташып калышы мүмкүн, жана AutoML ар дайым ылайыктуу регуляциялоо техникаларын тандоодо же кошумча өзгөчөлүктөрдү түзүүдө натыйжалуу болбой калышы мүмкүн.

• Стандарт эмес тармактык билимдер: AutoML адатта жалпы үлгүлөр жана стандарттык өзгөчөлүктөргө багытталган. Эгер тапшырма тармактын өзгөчөлүгүн терең түшүнүүнү, кыйынчылык менен иштелип чыккан өзгөчөлүк инженериясын же стандарт эмес моделдик архитектураларды талап кылса, AutoML адистин ордун баса албайт.

• Кыйынчылык менен иштелип чыккан жеке метрикалар жана бизнес чектөөлөрү: Автоматташтыруу көбүнчө уникалдуу бизнес талаптарын эске албайт, аларды формалдаштыруу кыйын болушу мүмкүн.

Ошондуктан, AutoML жетиштүү маалымат менен типтүү тапшырмаларга ылайыктуу, бирок кичинекей маалыматтар жана терең тармактык билимдер талап кылган атайын тапшырмалар үчүн ылайыктуу эмес.