Care este diferența dintre AutoML pentru date tabelare și CV/NLP?

AutoML pentru datele tabelare diferă de AutoML pentru CV (Viziune Computerizată) și NLP (Procesarea Limbajului Natural) în mai multe aspecte cheie:

• Tipul de date și preprocesare:

  • Datele tabelare conțin de obicei valori numerice, categorice și valori lipsă, care necesită o prelucrare specifică (codificarea categoriilor, completarea valorilor lipsă).
  • CV și NLP lucrează respectiv cu imagini și text, unde importanța o are procesarea pixelilor, tokenizarea și vectorizarea.

• Modele și arhitecturi:

  • Pentru datele tabelare, se folosesc adesea ansambluri de arbori de decizie (de exemplu, XGBoost, LightGBM), modele liniare și rețele neuronale cu straturi dense.
  • În CV, se aplică rețele neuronale convoluționale, iar în NLP — transformatoare și rețele recurente.

• Hiperparametri și căutare:

  • În datele tabelare, accentul se pune pe selectarea parametrilor modelelor și pe prelucrarea caracteristicilor.
  • În CV/NLP, este important să se ajusteze arhitectura, straturile și optimizatorii.

• Metrice și sarcini:

  • Datele tabelare rezolvă adesea sarcini de clasificare și regresie cu metrici clasice.
  • CV și NLP pot avea metrici specifice (de exemplu, IoU pentru segmentare, BLEU pentru traducere).

Prin urmare, AutoML pentru datele tabelare este orientat spre o prelucrare eficientă a diverselor caracteristici și selectarea modelelor clasice, în timp ce pentru CV/NLP — se lucrează cu date de înaltă dimensiune și structurate, utilizând arhitecturi neuronale specializate.