AutoML: Um Panorama das Técnicas Automatizadas de Machine Learning

O artigo AutoML: A Survey of the State-of-the-Art explora como o AutoML (Automated Machine Learning) tem automatizado diversos aspectos do aprendizado de máquina, democratizando o uso dessa tecnologia e facilitando sua adoção por não-especialistas. Este blog técnico se baseia nesse trabalho, destacando as principais técnicas e inovações do AutoML.

O Que é AutoML?

AutoML é uma abordagem para a criação de modelos de aprendizado de máquina automatizados, eliminando a necessidade de intervenção humana em várias etapas críticas, como ajuste de hiperparâmetros, seleção de modelos, validação de resultados, e otimização de arquiteturas neurais. As principais ferramentas de AutoML são amplamente utilizadas para resolver problemas complexos em larga escala, tornando o machine learning acessível e eficaz para um público mais amplo.

Técnicas de AutoML

1. Otimização de Hiperparâmetros (HPO): A busca de hiperparâmetros adequados para modelos de machine learning é uma das tarefas mais demoradas. Métodos de otimização como Grid Search, Random Search e Bayesian Optimization são usados para automatizar esse processo. A abordagem baseada em otimização bayesiana, por exemplo, é mais eficiente do que a simples pesquisa exaustiva (grid search), explorando os parâmetros de forma mais inteligente e economizando tempo computacional.
2. Neural Architecture Search (NAS): O NAS automatiza a criação de arquiteturas de redes neurais, permitindo a descoberta de topologias eficientes sem intervenção humana. Isso é feito usando técnicas como aprendizado por reforço e algoritmos evolutivos. Esse processo encontra arquiteturas que maximizam a performance em tarefas específicas, como classificação de imagens ou processamento de linguagem natural.
3. Meta-Learning: Também conhecido como “aprendizado de aprendizado”, o Meta-Learning usa dados históricos de outros experimentos de machine learning para acelerar o processo de aprendizado em novos modelos. Ele ajuda o AutoML a selecionar e otimizar algoritmos com base em experiências anteriores, aumentando a eficiência em novas tarefas.
4. Validação Cruzada Automática: O AutoML implementa a validação cruzada automatizada para avaliar a precisão dos modelos em conjuntos de dados de validação, garantindo que o modelo escolhido seja generalizável.
5. Engenharia de Features Automatizada: Esse processo busca automaticamente as melhores features para os modelos, evitando que o usuário precise realizar a seleção manual de atributos, o que é fundamental para a criação de modelos robustos.

Exemplos de Aplicações

• Google Cloud AutoML: Ferramenta poderosa que permite a criação de modelos customizados de aprendizado de máquina sem conhecimento prévio em codificação.
• H2O.ai: Plataforma popular de AutoML que oferece uma interface fácil de usar e permite a construção de modelos de aprendizado automático em várias áreas, incluindo ciência de dados e análise de negócios.
• Auto-sklearn: Ferramenta open-source que expande as funcionalidades do scikit-learn, oferecendo pipelines automatizados para machine learning.

Lista de 10 Vídeos de YouTube (com mais de 30 minutos) sobre AutoML

1. Automated Machine Learning (AutoML) with Python – 45min
2. Introduction to AutoML using H2O.ai – 40min
3. AutoML with scikit-learn and TPOT – 50min
4. AutoML: H2O Driverless AI – 1h
5. Automating Machine Learning with Google Cloud AutoML – 1h 10min
6. Building AutoML Models with Azure ML – 55min
7. Introduction to Neural Architecture Search (NAS) – 1h 5min
8. Understanding Meta-Learning – 1h 15min
9. Introduction to AutoKeras for Automated Deep Learning – 50min
10. Google Cloud AutoML Vision Demo – 40min

Artigos Acadêmicos sobre AutoML (com links para arXiv)

1. AutoML: The Nuts and Bolts – Aborda os principais componentes e desafios do AutoML.
2. Efficient Neural Architecture Search – Propõe métodos eficientes para pesquisa de arquiteturas neurais.
3. Neural Architecture Search with Reinforcement Learning – Pesquisa de arquiteturas neurais utilizando aprendizado por reforço.
4. Meta-Learning: Learning to Learn – Revisão abrangente sobre meta-aprendizado.
5. Practical Automated Machine Learning on Graph Neural Networks – Explora AutoML aplicado a redes neurais de grafos.
6. Towards Automatic Machine Learning – Discussão sobre abordagens automáticas para aprendizado de máquina.
7. Hyperparameter Optimization: A Survey – Aborda as técnicas de otimização de hiperparâmetros.
8. Meta-Learning for Neural Architecture Search – Combina meta-aprendizado com NAS.
9. Automated Machine Learning for Time Series – AutoML aplicado a séries temporais.
10. Neural Architecture Optimization – Otimização de arquiteturas neurais em ambientes de AutoML.