Automatisierung

Die Suche nach der optimalen Machine Learning-Pipeline, dem geeigneten Modell oder der Feinabstimmung der Hyperparameter kann zeitaufwendig sein und erfordert oft viele Versuche – und ist möglicherweise sogar mit Fehlern verbunden. Hier kommt automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML) ins Spiel, das diesen Prozess automatisiert und ML-Expertinnen und -Experten wertvolle Ressourcen spart.

AutoML verwendet intelligente Suchbudgets wie sukzessive Halbierung oder Bayes'sche Optimierung, um optimale Parameterkombinationen zu finden. Es automatisiert die Suche nach der besten Modellarchitektur, den optimalen Hyperparametern und der effizientesten ML-Pipeline für eine gegebene Aufgabe. Dabei wird eine Vielzahl von Techniken und Algorithmen eingesetzt, um den Suchraum effektiv zu durchsuchen und die besten Ergebnisse zu erzielen.

Eine der Herausforderungen in der AutoML-Forschung besteht darin, das richtige Gleichgewicht zwischen Automatisierung und der Einbeziehung von Domänen- oder ML-Experten zu finden. Dieser "Human-in-the-loop"-Ansatz gewährleistet, dass das Fachwissen von Experten in den Automatisierungsprozess integriert wird. Es ermöglicht den Experten, ihre Fachkenntnisse bei der Definition der Zielfunktion, der Auswahl von relevanten Features oder bei der Interpretation der Ergebnisse einzubringen.

Die Vorteile von AutoML sind vielfältig

Ressourcenersparnis: AutoML reduziert den Aufwand für die manuelle Suche nach optimalen ML-Pipelines oder Modellen erheblich. Die automatisierte Suche erspart ML-Expertinnen und -Experten wertvolle Zeit und Ressourcen, die stattdessen für andere wichtige Aufgaben genutzt werden können.

Effiziente Suche: Durch die Verwendung intelligenter Suchbudgets und Optimierungsalgorithmen ermöglicht AutoML eine effiziente Suche im riesigen Raum der möglichen Modelle und Hyperparameterkombinationen. Dadurch werden vielversprechende Lösungen schneller identifiziert.

Verbesserte Performance: AutoML kann dazu beitragen, die Leistung der Modelle zu verbessern, indem es optimalere Konfigurationen identifiziert. Durch die systematische Suche werden Modelle mit höherer Genauigkeit und besserer Anpassung an die Aufgabenstellung gefunden.

Einbeziehung von Expertenwissen: Der »Human-in-the-loop«-Ansatz ermöglicht es Domänen- und ML-Experten, ihre Fachkenntnisse in den Automatisierungsprozess einzubringen. Dadurch können spezifische Anforderungen, Einschränkungen oder Fachkenntnisse berücksichtigt werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Automatisierung im ML-Prozess ist ein mächtiges Werkzeug, um die Effizienz und Qualität vieler Entwicklungsschritte zu steigern. Es ermöglicht neben einer automatisierte Suche nach optimalen ML-Pipelines und Modellen auch die Automatisierung von Annotationserstellung und -korrektur, automatisiertem Transfer (online AutoML) als auch einem automatisierten Monitoring während des Betriebes. Dabei wird das Fachwissen von Experten weiterhin wertgeschätzt. Mit AutoML können ML-Expertinnen und -Experten ihre Zeit und Ressourcen optimal nutzen, um den Fokus auf neue Lösungen zu legen.