Kuo skiriasi AutoML skaitmeniniams duomenims nuo CV/NLP?

AutoML, skirtas lenteliniams duomenims, skiriasi nuo AutoML, skirtas CV (Kompiuterinė vizija) ir NLP (Natūralios kalbos apdorojimas), keliais pagrindiniais aspektais:

• Duomenų tipai ir išankstinis apdorojimas:

  • Lenteliniai duomenys dažniausiai apima skaitines, kategorines ir trūkstamas reikšmes, kurios reikalauja specifinio apdorojimo (kategorijų kodavimas, trūkstamų reikšmių užpildymas).
  • CV ir NLP atitinkamai dirba su vaizdais ir tekstu, kur svarbu pikselių apdorojimas, tokenizacija ir vektorizacija.

• Modeliai ir architektūros:

  • Lenteliniai duomenys dažnai naudoja sprendimų medžių ansamblius (pvz., XGBoost, LightGBM), linijinius modelius ir tankius sluoksnius turinčias neuronines tinklus.
  • CV naudoja konvoliucinius neuroninius tinklus, NLP — transformatorius ir rekursinius tinklus.

• Hiperparametrai ir paieška:

  • Lenteliniai duomenys daugiausia dėmesio skiria modelių parametrų parinkimui ir požymių apdorojimui.
  • CV/NLP svarbu pritaikyti architektūrą, sluoksnius ir optimizatorius.

• Metrikos ir užduotys:

  • Lenteliniai duomenys dažnai sprendžia klasifikavimo ir regresijos užduotis su klasikinių metriku.
  • CV ir NLP gali turėti specifines metrikas (pvz., IoU segmentacijai, BLEU vertimui).

Taigi, AutoML, skirtas lenteliniams duomenims, orientuotas į įvairių požymių efektyvų apdorojimą ir klasikinių modelių parinkimą, o CV/NLP — į darbą su aukšto matmenų ir struktūrizuotais duomenimis, naudojant specializuotas neuronines architektūras.