Σχεδίαση και Ανάπτυξη Εργαλείου Αυτόματης Μηχανικής Μάθησης για Προβλήματα Ταξινόμησης
Creators: name: Ελευθερίου, Χριστίνα Παναγιώτα Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Ταξινόμηση
Μηχανικής Μάθηση
Υπερ-παραμέτρων
Classification
Machine learning
Hyper-parameters

description: Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις στην μηχανική μάθηση είναι η αυτοματοποίηση των διαδικασιών που απαιτούν την ανθρώπινη παρέμβαση, διαδεδομένο και ως αυτόματη μηχανική μάθηση (AutoML). Στην παρούσα διπλωματική θα εστιάσουμε στην αυτόματη εύρεση των υπερ-παραμέτρων (hyper-parameters) που θα παράγουν το καλύτερο μοντέλο για ένα οποιοδήποτε σύνολο δεδομένων. Η αυτοματοποίηση της διαδικασίας θα επιτευχθεί με την χρήση της μετα-πληροφορίας, μειώνοντας έτσι το υπολογιστικό και χρονικό κόστος υλοποίησης, καθώς η εύρεση των βέλτιστων τιμών αποτελεί ένα από τα σημαντικότερα στάδια της μηχανικής μάθησης αλλά είναι και ένα από τα πιο χρονοβόρα και πολύπλοκα. Προτείνεται, λοιπόν, η χρήση της μετα-μάθησης διαδικασίας κατά την οποία δημιουργείται μια βάση μετα-δεδομένων, μέσω μιας σειράς πειραμάτων που στοχεύουν στη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων που θα βοηθήσουν στην διαδικασία λήψης αποφάσεων και στην τελική επιλογή των υπερ-παραμέτρων των μοντέλων. Εκμεταλλευόμενοι τις σύγχρονες τεχνολογίες, όπως διάφορα πακέτα της γλώσσας R συμπεριλαμβανομένου και του H2O, εξερευνήσαμε τις δυνατότητες των τεχνικών μηχανικής μάθησης και επιχειρήσαμε να επεκτείνουμε την τρέχουσα κατάσταση ενσωματώνοντας στο σύστημά μας μετα-μάθηση για τη βέλτιστη επιλογή των υπερ-παραμέτρων. Θεωρούμε πως η βιβλιογραφική έρευνα, τα πειράματα και το εργαλείο λογισμικού που υλοποιήθηκαν αποτελούν σημαντική συνεισφορά στο πεδίο του AutoML.
description: One of the challenges in machine learning is the automation of processes that requires human intervention, which is widely known as automated machine learning (AutoML). In this thesis, we will focus on the automatic way of finding the hyper-parameters that will produce the optimal model for a given data set. The automation of the process will be achieved by using meta-information, thus reducing computational and time implementation costs, as the optimization of hyper-parameters is one of the most important stages in machine learning, but it is also one of the most time consuming and complex task. Therefore, we proposed to use the meta-learning process in which a meta-learning data base will be created through a series of experiments producing predictive models that will help in the decision-making process and in the final choice of model’s hyper-parameters. Exploiting current technologies, such as the rich CRAN repository including H2O package, we explored opportunities offered by machine learning techniques and have attempted to push forward the state of the art by embedding meta-learning for optimal hyperparameter selection. The main aspiration of our work was to design and implement an experienced and expandable automated data analyst. The experiments seemed promising, and we argue that the implemented tool is an informative contribution to the area of AutoML.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)