How And Where Uses Of AutoML tools
How And Where Uses Of
Automated Machine Learning (AutoML) tools :
Automated Machine Learning (AutoML) tools मशीन लर्निंग (ML) की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए डिजाइन किए गए सॉफ्टवेयर सूट्स होते हैं। इन tools का मुख्य लक्ष्य डाटा वैज्ञानिकों को समय और कठिनाई से मुक्ति दिलाना है, जो वे विशिष्ट ML एल्गोरिद्म चुनने और मॉडल को सही ढंग से ट्यून करने में बिताते हैं।
AutoML tools तीन मुख्य क्षेत्रों पर केंद्रित होते हैं:
1. **फीचर इंजिनीयरिंग (Feature Engineering)**: यह सबसे पहला चरण होता है जिसमें raw data को ML मॉडल के लिए समझने योग्य रूप में परिवर्तित किया जाता है। AutoML tools इस कामकाज को स्वचालित करके इसे तेज़ और अधिक सटीक बना सकते हैं।
2. **मॉडल सिलेक्शन (Model Selection)**: यह अगला चरण होता है जिसमें विभिन्न ML एल्गोरिद्मों को प्रशिक्षण डाटा सेट पर लागू किया जाता है। AutoML tools यह सुनिश्चित करते हैं कि सही मॉडल चुना गया है।
3. **हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग (Hyperparameter Tuning)**: मॉडल की प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए, हाइपरपैरामीटर को ठीक किया जाता है। AutoML tools इस कार्यक्षमता को भी स्वचालित कर सकते हैं, जिससे कि उच्चतम प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
AutoML tools का उपयोग विभिन्न उद्योगों में किया जा सकता है, जैसे कि विपणन, स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग, और बीमा। उदाहरण के लिए, बैंकिंग में, एक AutoML tool का उपयोग करके, आप धोखाधड़ी के मामले पहचान सकते हैं, जो मानव आंकिकी से कहीं अधिक तेज़ और सटीक हो सकते हैं।
स्वास्थ्य सेवा में, AutoML का उपयोग रोगी की बीमारी का निदान और उपचार करने में मदद कर सकता है, जैसे कि MRI इमेजेस से ट्यूमर की पहचान।
विपणन में, AutoML का उपयोग खरीदारी पैटर्न का विश्लेषण करके, स्थितिशीलता की भविष्यवाणी और मूल्य निर्धारण में मदद कर सकता है।
इस प्रकार, AutoML tools एक बड़ा योगदान देने में सक्षम हैं जब बात ML मॉडल्स की विकास, प्रशिक्षण, और उनके प्रदर्शन को बेहतर बनाने की होती है।
Some Important Tools Of AutoML;
1. **Google's AutoML:** यह Google Cloud का हिस्सा है और यह उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल्स को डिज़ाइन, ट्रेन, और डिप्लॉय करने में मदद करता है। Google's AutoML का उपयोग करके, उपयोगकर्ताओं को ML के विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं होती है।
2. **DataRobot:** DataRobot एक AutoML प्लेटफॉर्म है जो स्वचालित फीचर इंजिनियरिंग, मॉडल ट्यूनिंग, और डेप्लॉयमेंट सहित पूरी मशीन लर्निंग पाइपलाइन को कवर करता है।
3. **H2O.ai's Driverless AI:** यह एक स्वचालित मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जिसे उच्चतम प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है। Driverless AI में फीचर इंजिनियरिंग, मॉडल ट्यूनिंग, और डेप्लॉयमेंट सहित पूरी मशीन लर्निंग पाइपलाइन का समर्थन है।
4. **Auto-sklearn:** यह एक Python library है जिसे खोज के माध्यम से अच्छी प्रदर्शन वाले मशीन लर्निंग मॉडल्स बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Auto-sklearn में हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन और ऑटोमैटिक प्रीप्रोसेसिंग समेत विभिन्न फीचर्स होते हैं।
5. **TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool):** यह एक Python library है जिसे मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को स्वचालित रूप से ऑप्टिमाइज़ करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TPOT एवोल्यूशनरी एल्गोरिद्म का उपयोग करता है जो डाटा प्रसंस्करण की पाइपलाइन, फीचर सिलेक्शन, मॉडल सिलेक्शन, और पैरामीटर ट्यूनिंग को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए सबसे अच्छी संरचना खोजता है।
6. **Microsoft's Azure AutoML:** यह एक cloud-based सेवा है जिसका उद्देश्य नॉन-एक्सपर्ट्स को मशीन लर्निंग मॉडल्स को डिज़ाइन और डिप्लॉय करने में मदद करना है। Azure AutoML विभिन्न डाटा टाइप्स और टास्क्स के लिए उन्नत फीचर इंजिनियरिंग, मॉडल सिलेक्शन, और हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन का समर्थन करता है।
