Соревнования по машинному обучению относительно новое
явление.
Появилось вследствие развития технологий искусственного
интеллекта.
В данный момент очень активно развивается и привлекает
множество заинтересованных людей.
Преимущества, которые получают организаторы соревнований:
- Большое количество квалифицированных людей, которые работают над их задачей и стараются решить ее лучше остальных
- Относительно небольшие (в сравнении с наймом специалистов) финансовые затраты
- Решение задачи, наиболее качественное и подходящее для нее
И участники соревнований также получают пользу:
- Публичное признание высокой квалификации
- Денежные призы
- И просто удовольствие от участия и победы
В этой статье я хочу рассмотреть несколько инструментов, которые могут помочь участникам организовать процесс качественнее и эффективнее, увеличить вероятность побед, и в целом стать более квалифицированным специалистом.
Приступим!
Платформа для тренировки моделей глубокого обучения.
- Ускоренное обучение моделей, с помощью state-of-the-art распределенного обучения, без изменения кода модели
- Автоматический поиск высококачественных моделей, с расширенной настройкой гипер-параметров от создателей Hyperband
- Умное планирование использования своих GPU и сокращение расходов на облачные GPU, за счет использования вытесняемых инстансов
- Отслеживание и воспроизводство экспериментов, включая версии кода, показатели, контрольные точки и гипер-параметры
- Легкость интеграции с популярными DL-фреймворками
- Позволяет больше времени тратить на создание моделей, чем на управление инфраструктурой
Инструмент машинного обучения для автоматизированного прогнозирования.
- Структурирование задач прогнозирования и создание меток для обучения с учителем
- Поиск обучающих примеров исходя из конечного желаемого результата, заданного функцией разметки
- Передача результата в Featurepools для автоматизированного проектирования признаков
- Передача результата в EvalML для автоматизированного машинного обучения
Фреймворк для автоматизированного проектирования признаков.
- Преобразование временных и реляционных наборов данных в матрицы признаков
- Возможность автоматически генерировать описания признаков на английском языке
Библиотека AutoML для создания, оптимизации и оценивания пайплайнов машинного обучения с использованием целевых функций для конкретной предметной области.
- В сочетании с Featuretools и Compose позволяет создавать end-to-end ML-решения для обучения с учителем
Создает отчеты профиля из DataFrame Pandas.
- Вместо df.describe() функция df.profile_report()
- Быстрый анализ данных
- Интерактивный HTML-отчет со столбцами
- Вывод типа: определение типов
- Основы: тип, уникальные значения, отсутствующие значения
- Квантильные статистические данные: минимум, Q1, медиана, Q3, максимум, диапазон, межквартильный размах
- Описательная статистика: среднее, мода, стандартное отклонение, сумма, среднее абсолютное отклонение, коэффициент вариации, эксцесс, асимметрия
- Наиболее частые значения
- Гистограмма
- Корреляции сильно зависимых переменных: матрицы Спирмана, Пирсона и Кендалла
- Матрица пропущенных значений: количество, тепловая карта и дендрограмма
- Анализ текста: категории (прописные буквы, пробел), кодировка (латиница, кириллица) и блоки (ASCII) в текстовых данных
- Анализ файлов и изображений: размеры файлов, даты создания, усеченные изображения и изображения, содержащие EXIF
Инструмент машинного обучения, который оптимизирует пайплайны с использованием генетического программирования.
- Автоматизирует самую утомительную часть машинного обучения, интеллектуально исследуя тысячи возможных пайплайнов, чтобы найти лучшие из ваших данных
- После завершения поиска предоставляет код Python для лучшего найденного пайплайна
- Сделан на основе Scikit-learn
Теоретико-игровой подход к объяснению результатов любой ML-модели.
- Имеет точный алгоритм для ансамбля деревьев
- Может использоваться в моделях глубокого обучения
Библиотека с множественными трансформерами фичей для использования ML-моделях.
- Позволяет выбирать переменные, которые вы хотите преобразовать
- Трансформеры для отсутствующих данных, категориальных переменных, дискретизации, преобразований переменных, выбросов, создания и выбора переменных
Библиотека для полуавтоматической обработки данных и выбора алгоритма настройки гипер-параметров.
- Делает лучше автоматизацию, проверку правильности и совместимость
- Для автоматизации высокоуровневый интерфейс инструментов поиска по пайплайну
- Для проверки корректности использование схемы JSON для обнаружения ошибок несоответствий между гипер-параметрами и их типом или между данными и оператором
- Для совместимости растущая библиотека преобразователей и оценок из других популярных библиотек
Инструмент для работы с неструктурированными данными.
- Автоматическая классификация короткие и шумные тексты, длинные тексты; инструменты мониторинга и анализа результатов классификации; простой в использовании пользовательский интерфейс аннотаций; предварительно сконфигурированные и расширяемые классификаторы
- Извлечение данных табличные данные, длинные документы; встроенные готовые объекты (дата, время, количество, вес, размер, единицы измерения), поддержка нескольких форматов файлов (PDF, Word, Excel, HTML, E-mail или простой текст); настраиваемые объекты, атрибуты и отношения; реляционный вывод объектов, отношений, ролей и атрибутов на основе графов знаний
- Сравнение настраиваемые сервисы семантического сходства для предложений, абзацев и текстового контента в базах данных; аналитические пользовательские интерфейсы для поиска наиболее похожих и непохожих элементов
Инструмент для вероятностных структур данных.
- обработка и поиск больших объемов данных очень быстро
- очень маленькая потеря точности
Инструмент для работы с текстом.
- Извлечение самых популярных фраз из текстовых документов
- Выполнение незатратного извлекающего суммирования текстовых документов
- Вывод ссылок из неструктурированного текста в структурированные данные
- Поддержка связывания объектов
- Графовые алгоритмы (в частности, центральность собственных векторов)
- Построение графа лемм для представления ссылок между фразами и поддерживающим языком
- Включение глаголов в граф (но не в результирующие фразы)
- Использование предварительной обработки с помощью разделения существительных и распознавания именованных объектов
- Извлекающая суммаризация на основе ранжированных фраз
Набор инструментов для легкого создания пайплайнов.
- Простые параллельные вычисления
- Прозрачное кэширование функций и ленивая переоценка
- Оптимизирован для быстрой и надежной обработки больших данных и массивов
- Удобный повторный перезапуск экспериментов
- Отделение логики выполнения потока от логики предметной области и кода
- Параллельный помощник упрощение написания читаемого параллельного кода и его отладки
- Замена Pickle для работы с объектами, содержащими большие данные
Алгоритм предварительной обработки с учетом структуры.
- Более быстрая работа, чем у других оптимизаторов
- Поддерживает набор предварительно подготовленных матриц, которые действуют в одном измерении, сокращаясь в остальных
- Имеет гарантии сходимости в стохастической выпуклой ситуации
Платформа машинного обучения от Uber.
- Обеспечение непрерывного рабочего процесса
- Централизованное хранилище функций
- Распределенная инфраструктура обучения
- Оценка и визуализация моделей с деревьями решений
- Средства развертывания моделей
- Прогнозирование и маршрутизация
- API для подключения конвейеров
Инструмент для создания меток изображений.
- Быстрая разметка данных
- Автоматизация процесса разметки
- Обучение помогающей модели прямо во время разметки
- Поиск вероятных ошибок
Инструмент для крупномасштабных рабочих нагрузок.
- Развертывание моделей в качестве API реального времени или пакетного
- Высокая доступность с зонами доступности и автоматическим перезапуском экземпляров
- Логический вывод экземпляров по запросу или спотовых экземпляров с резервными копиями по запросу
- Автомасштабирование для обработки производственных рабочих нагрузок с поддержкой избыточного выделения запросов
Набор инструментов для машинного обучения.
- Отслеживание экспериментов
- Оптимизация гипер-параметров
- Версионирование моделей и датасетов
- Панель инструментов просмотр эксперимента в реальном времени
- Оптимизация моделей с помощью масштабируемого инструмента поиска гипер-параметров
- Отслеживание артефактов сохранение всех деталей непрерывного пайплайна
- Совместные документы исследование результатов и обмен выводами
Набор инструментов для развертывания и управления ML-экспериментами.
- Чтение файлов конфигурации и управление каталогами экспериментов
- Логирование в Weights & Biases
- Настройка и запуск гипер-параметров с помощью Weights & Biases
- Запись текста или изображений в файл, индикаторы выполнения
- Преобразование фигур matplotlib в изображения
- Визуализация многомерных изображений
- Ожидание завершения запущенных процессов и освобождения ресурсов
Работа с данными тестирование, документирование и профилирование.
- Автоматическое документирование данных
- Генерирование документации из тестов
- Автоматическое профилирование данных
Платформа для для оптимизации гипер-параметров.
- Определение пространства поиска
- Поиск наилучших значений
- Встроенные алгоритмы байесовской оптимизации
Десктопное приложение для AI-библиотек, предназначенное для разработчиков встроенных приложений и MCU C кода.
- Поиск лучших библиотек для встроенных проектов
- Включение возможности машинного обучения в MCU C код
- Запуск библиотек на любых Arm Cortex-M микроконтроллерах и оптимизированных для них
- Очень маленький размер памяти модели (1-20kB RAM/Flash)
- Ультра быстрые модели (1-20ms вывод на M4 80MHz)
- Автоматическая проверка качества данных
- Автоматический поиск лучшей AI модели
- Сбор и импорт данных через последовательный порт в реальном времени
- Эмулятор для тестирования библиотеки перед встраиванием
- Простота развертывания C библиотек
- Модели могут обучены напрямую, без использования MCU
- Для создания и развертывания моделей не требуется опыт и экспертиза в ML
End-to-end платформа для создания и управления высококачественными данными.
- Автоматизированная разметка
- Общее рабочее пространство для работы с данными и коллективного взаимодействия внутренних и внешних команд
- Отслеживание активности и прогресса работы
- Управление доступом и ролями
- API (Python, GraphQL) и SDK
- Работа с изображениями: классификация, распознавание и сегментация
- Работа с видео: производительный редактор видео, метки на видео до 30 FPS с уровнем кадра, аналитика признаков меток
- Работа с текстом: классификация, распознавание именованных сущностей, поддержка сложных онтологий с встроенными классификациями
- Предварительная маркировка на основе моделей и активного обучения
- Приоритизация очереди маркировки наиболее важных данных с помощью API
Организация ML-экспериментов и мониторинг процесса обучения с мобильного.
- Легкая интеграция (2 строчки кода)
- Хранение лога экспериментов, включая гит-коммитs, настройки и гипер-параметры
- Хранение лога Tensorboard
- Панель управления в локальном браузере
- Хранение контрольных точек
- API для настраиваемой визуализации
Low-code ML-библиотека.
- Быстрый процесс от подготовки данных до деплоинга модели
- Фокусировка на бизнес-задачах вместо кодинга
- Легкость использования и построения полного процесса эксперимента
- Анализ производительности модели (более 60 графиков)
- Подготовка данных (недостающие значения, трансформинг категориальных данных, создание признаков, настройка гипер-параметров модели)
- Поддержка алгоритма Боруты
Инструмент для быстрого создания моделей
- Отслеживание, сравнение, объяснение и оптимизация экспериментов и моделей
- Быстрая интеграция
- Сравнение экспериментов код, гипер-параметры, метрики, предсказания, зависимости, системные метрики
- Отладка моделей просмотр, анализ, получение информации и визуализация данных
- Рабочее пространство для взаимодействия команды
Решение для объединения ML-инструментов (MLOps).
- Один набор инструментов для автоматизации подготовки, выполнения и анализа экспериментов
- Управление экспериментами параметры, задания, артефакты, метрики, отладочные данные, метаданные и логи
- Управление и оркестровка GPU/CPU ресурсов, автоматическое масштабирование на облачных и локальных машинах
- Хранилище данных версионирование анализа; создание и автоматизация пайплайнов данных; ребалансировка, смешивания и сочетания датасетов
Создает комфорт, удобство, приятность, душевность и способствует творческому вдохновению
- Комната с приятной обстановкой
- Классическая музыка
- Хорошее настроение
Заключение.
Разумеется, одного описания инструментов недостаточно, чтобы
всегда побеждать.
Успех зависит от очень многих других факторов знать, где и
когда тот или иной инструмент применять или не применять, какие
есть ограничения, как можно инструменты комбинировать и т.д. и
т.п.
Надеюсь, что все же эта статья будет для вас полезной и ваше
участие в соревнованиях станет более плодотворным и
результативным.
Вперед, к победам!
