Wat is het verschil tussen AutoML voor tabelgegevens en CV/NLP?

AutoML voor tabelgegevens verschilt op verschillende belangrijke punten van AutoML voor CV (Computer Vision) en NLP (Natural Language Processing):

• Type gegevens en preprocessing:

  • Tabelgegevens bevatten meestal numerieke, categorische en ontbrekende waarden, die specifieke verwerking vereisen (categoriekodering, invullen van ontbrekende waarden).
  • CV en NLP werken respectievelijk met afbeeldingen en tekst, waarbij de verwerking van pixels, tokenisatie en vectorisatie belangrijk is.

• Modellen en architecturen:

  • Voor tabelgegevens worden vaak ensembles van beslissingsbomen gebruikt (bijvoorbeeld XGBoost, LightGBM), lineaire modellen en neurale netwerken met dichte lagen.
  • In CV worden convolutionele neurale netwerken toegepast, in NLP transformatoren en recursieve netwerken.

• Hyperparameters en zoekproces:

  • Bij tabelgegevens ligt de focus op het selecteren van modelparameters en het verwerken van kenmerken.
  • In CV/NLP is het belangrijk om de architectuur, lagen en optimalisatoren af te stemmen.

• Metrics en taken:

  • Tabelgegevens lossen vaak classificatie- en regressietaken op met klassieke metrics.
  • CV en NLP kunnen specifieke metrics hebben (bijvoorbeeld IoU voor segmentatie, BLEU voor vertaling).

Kortom, AutoML voor tabelgegevens richt zich op efficiënte verwerking van diverse kenmerken en het selecteren van klassieke modellen, terwijl voor CV/NLP gewerkt wordt met hoog-dimensionale en gestructureerde gegevens met behulp van gespecialiseerde neurale architecturen.