Google Developers Japan: AutoML

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Google の AutoML が KaggleDays での表形式データのコンペで第 2 位に

2019年6月24日月曜日

この記事は Yifeng Lu による Google AI Blog の記事 "An End-to-End AutoML Solution for Tabular Data at KaggleDays" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
code { background-color: transparent }投稿者: Google AI ソフトウェアエンジニア、Yifeng Lu

特徴量エンジニアリングハイパーパラメータの調整ニューラルアーキテクチャ検索（NAS）NasNetAmoebaNetMNasNet

全自動：学習データと計算リソースを投入するだけで、すぐに利用できる TensorFlow モデルを出力します。その途中で人による作業は発生しません

広く適用可能：表形式データを利用するあらゆる課題に適用できます

高品質：AutoML が生成するモデルの性能は、トップクラスの ML エキスパートが手作業で作ったモデルに匹敵します

KaggleDays SF HackathonKaggleDays イベント Kaggle progression system順位表僅差で 2 位アーキテクチャ検索バギング

パブリックカーネル

AutoML モデルと他の Kaggle 参加者のモデルを組み合わせることでモデルをさらに改善できる可能性を表す順位表。「Erkut & Mark, Google AutoML」には、1 位となった「Erkut & Mark」と 2 位となった「Google AutoML」のモデルが含まれている。Erkut Aykutlug 氏と Mark Peng 氏は、XGBoost と独自の特徴量エンジニアリングを利用。一方の AutoML は、自動の特徴量エンジニアリングとハイパーパラメータチューニングとともに、ニューラルネットワークと勾配ブースティングツリーの双方（TFBT）を使った。

Google Cloud AutoML TablesGoogle Cloud AutoML Tables

複数の Kaggle コンテストを対象としたサードパーティによる AutoML Tables のベンチマーク結果

謝辞このプロジェクトは、Google Brain チームのメンバー、Ming Chen、Da Huang、Yifeng Lu、Quoc V. Le、Vishy Tirumalashetty の尽力があってこそ実現できました。また、すばらしいインフラストラクチャとプロダクトのランディングに関して協力してくださった Cloud AutoML Tables チームの Dawei Jia、Chenyu Zhao、Tin-yun Ho にも感謝します。魅力的なコンテストを開催してくださった Walter Reade、Julia Elliott、そして Kaggle の皆さんにも感謝いたします。
Kaz Sato - Staff Developer Advocate, Google Cloud

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