Σχεδίαση και Ανάπτυξη Εργαλείου Αυτόματης Μηχανικής Μάθησης για Προβλήματα Παλινδρόμησης
Creators: name: Τσιρικίδου, Κρυσταλλένια Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Αυτόματη Μηχανική Μάθηση
Προβλήματα Παλινδρόμησης
Υπερ-παράμετροι
Automated Machine Learning (AutoML)
Regression Problems
Hyper-parameters

description: Τα τελευταία χρόνια, η εξέλιξη της Μηχανικής Μάθησης και οι επιτυχίες της σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, έχουν καταστήσει αναγκαία την ενσωμάτωση συστημάτων Μηχανικής Μάθησης σε διαφορετικούς επιστημονικούς κλάδους. Ωστόσο, η επιτυχία αυτή βασίζεται, κατά κύριο λόγο, στην ανθρώπινη παρέμβαση καθ’ όλη τη διαδικασία της μηχανικής μάθησης, όπως για παράδειγμα κατά την προ-επεξεργασία των δεδομένων, την επιλογή χαρακτηριστικών, την επιλογή μοντέλων και τη βελτιστοποίηση των υπερ-παραμέτρων. Ο χώρος του AutoML (Automated Machine Learning) έρχεται να ξεπεράσει αυτούς του περιορισμούς, προσπαθώντας να αυτοματοποιήσει τη διαδικασία της μηχανικής μάθησης, σε τέτοιο βαθμό, ώστε η χρήση των συστημάτων να είναι δυνατή και από άτομα που δε διαθέτουν ειδικές γνώσεις. Χαρακτηριστικό γνώρισμα των συστημάτων AutoML είναι η χρήση εμπειρίας ή αλλιώς μετα-γνώσης, η οποία έχει προέλθει από την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης σε προβλήματα στο παρελθόν. Στην παρούσα διπλωματική εργασία, μελετάται το πρόβλημα της βελτιστοποίησης των υπερ-παραμέτρων γνωστών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για προβλήματα παλινδρόμησης με τη χρήση μετα-μάθησης. Ο στόχος είναι η ανάπτυξη ενός συστήματος που θα υπολογίζει αποτελεσματικά, σε πολύ μικρότερο χρόνο τις βέλτιστες υπερ-παραμέτρους των αλγορίθμων, συγκριτικά με τις μεθόδους βελτιστοποίησης που χρησιμοποιούνται ευρέως στη βιβλιογραφία. Για αυτό το σκοπό, έγινε η χρήση των βιβλιοθηκών της γλώσσας προγραμματισμού R και, πιο συγκεκριμένα, της πλατφόρμας ανοιχτού κώδικα Η2Ο
description: In recent years, Machine Learning has achieved remarkable success in a wide range of applications, a fact that leads to an ever-growing demand for machine learning systems to be used in various disciplines. However, the aforementioned success inevitably relies on human intervention through the whole machine learning procedure, as for example in data preprocessing, feature engineering, model selection and hyper-parameter optimization. The field of AutoML tries to overcome these limitations, by creating universal learning machines that are capable of learning and making predictions, which can be also used by non-experts. A main characteristic of AutoML is the usage of experience or meta-knowledge that has been acquired by applying machine learning algorithms on a variety of problems. The main scope of the thesis is to develop a tool for optimizing the hyper-parameters of different algorithms for regression problems through meta-learning. Our system will predict the hyper-parameters in a faster and more effective way than the methods that are commonly used in literature. To this end, the system’s design was based on the libraries of the programming language R and, more specifically, the open-source cloud platform H2O
description: Σε συνεργασία με το τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)