Autogenerating Supervised Learning Programs
Сегодня обучение с учителем решает огромное количество задач: от обнаружение спам-писем и предсказания прибыли с акций до сопоставления последовательностей генов заболеваниям. Аналитики при решении таких задач применяют присущие аналитикам систематизированные знания, опыт решения предыдущих задач, интуицию и знания о предметной области, из которой собраны данные.
На этом семинаре мы разберем статью, в которой авторы предлагают автоматизировать построение решения задачи обучения с учителем. Система, решающая эту задачу, строит пайплайны, состоящие из одного или нескольких преобразований над данными и обучение одного из алгоритмов машинного обучения.
Такие пайплайны генерируются моделью, обученной на существующих решениях различных задач обучения с учителем. Предполагается, что таким образом модель может выучить некоторые аналитические знания и собрать богатый опыт решения подобных задач.
Модель способна применять API заранее выбранных библиотек. Причем для добавления новой библиотеки требуется минимум усилий. Также преимуществом данного подхода является высокая скорость работы построения пайплайнов по сравнению с подходами, основанных на переборе.
Докладчик: Ярослав Соколов.
Ссылка: https://research.jetbrains.org/files/...
