AutoML Tablesと他の機械学習モデルとのパフォーマンス比較をしてみた(追記あり) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

AutoML Tablesと他の機械学習モデルとのパフォーマンス比較をしてみた(追記あり) - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

以前よりGoogleではCloud AutoMLという"Learning to learn"フレームワークによる「人手完全不要の全自動機械学習モデリング&API作成」サービスを展開してきていましたが、それらは画像認識や商品推薦はたまた自然言語処理がメインで、最もオーソドックスな構造化データに対する多変量モデリングは提供されていませんでした。 が、今年のCloud Nextにおいてついに多変量モデリング版であるAutoML Tablesのベータ版が公開されたということで、既に色々な方が「試してみた」系の記事を書かれているようです。 ということで、遅ればせながら僕もちょっと試してみようと思います。…

41 mentions: @TJO_datasci@kazunori_279@TJO_datasci@TJO_datasci@TJO_datasci@mamas16k@TJO_datasci@fukkaa1225
Keywords: automl
Date: 2019/05/23 10:00

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@chezou チュートリアルだ。しかし、過学習していたのは自分で気づかないといけないのは大変そう t.co/Q58LuWSRDB
@kazunori_279 TJOさんがAutoML Tablesをがっつり評価! あざす!! "線形回帰・ランダムフォレスト・xgboostで出したどのベンチマークよりも、AutoML Tablesの方がギリギリながら上回った" "少なくとも僕がいなくてもこれくらいのものは出来上がる" #gcpja t.co/aUYRkw0qV1 t.co/aUYRkw0qV1
@mamas16k early stoppingはまだやってないみたいだが、指摘された部分をちゃんと追記して修正してるしそれも強い。結果から言えば炎上マーケ/ラーニングでほとんどダメージもなくautomlを非常に多くの層に広めたTJO氏の独り勝ちだと思う t.co/DFpOfHkDlG
@TJO_datasci 追記:xgboostを{rBaesianOptimization}でチューニングしてみました。ランダムフォレストは超えましたが、AutoML Tablesには一歩及びませんでした t.co/L2vnLGAUI9
@TJO_datasci とりあえずAutoML Tablesがあれば、その辺に良くある「DBに入っているデータを適当に取ってきて機械学習(人工知能)で何か出してみてよ」という仕事なら、一切コードを書かなくても簡単にできるということが分かりました t.co/L2vnLGAUI9
@TJO_datasci AutoML Tablesと僕自身との対決、ベイズ最適化含めて様々なチューニングを行ったり新たに知った機械学習モデルを投入してみたりした結果を追記しましたが、意外となかなか勝てないことが判明。専門家要らず、チューニングもほぼ不要でこれくらい出来れば上出来という感想 t.co/L2vnLGAUI9
@fukkaa1225 tjoさんの記事中に登場することができるようになった(間接的) t.co/8vx78vxRL3
@TJO_datasci どちらかというとAutoMLというのはSOTA的な精度を追い求めるためのものではなく、裏にある理論やアルゴリズムや実装を知らない人でもある程度まではクリック数回で非属人的に回せるというところが最大の長所だ、と見るべきかなと。「属人性を排してもそこそこの精度」がカギ t.co/L2vnLGAUI9

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