Автоматическое машинное обучение (AutoML): алгоритмы и инструменты для снижения порога входа

В данной статье рассматривается концепция автоматического машинного обучения (AutoML), направленная на автоматизацию процессов выбора моделей, их настройки и оценки. Основное внимание уделено ключевым алгоритмам и подходам AutoML, таким как поиск модели, настройка гиперпараметров, предобработка данных и инженерия признаков. Описаны популярные инструменты AutoML, включая Auto-sklearn, TPOT, H2O.ai AutoML и Google Cloud AutoML, а также их роль в упрощении процесса разработки моделей машинного обучения. Приведены примеры использования AutoML в различных отраслях, таких как медицина, финансы и маркетинг. В статье также обсуждаются перспективы развития AutoML и его потенциальное влияние на распространение технологий машинного обучения в различных сферах жизни.