automl/auto-sklearn

해결하는 문제

기계 학습 모델을 선택하고 튜닝하는 데 필요한 수동 작업을 제거합니다. 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 수동으로 테스트하는 대신, 데이터에 가장 잘 맞는 모델을 찾는 과정을 자동화할 수 있습니다.

작동 방식

scikit-learn 추정기의 즉시 교체 가능한 대체품으로 작동합니다. 분류기나 회귀기의 .fit() 메서드를 호출하면, 이 툴킷은 주어진 데이터셋에서 성능을 최적화하기 위해 최적의 기계 학습 파이프라인(알고리즘과 하이퍼파라미터 포함)을 자동으로 탐색합니다.

대상 사용자

scikit-learn을 사용하고 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 자동화하고자 하는 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어.

주요 특징

• 자동 기계 학습(AutoML) 툴킷.
• scikit-learn API와 호환.
• 분류 및 회귀 작업 모두 지원.
• 효율적이고 견고한 자동 기계 학습에 관한 연구 논문 기반.