Автоматизированное машинное обучение: реальный пример применения

В современном мире все организации хотят использовать машинное обучение для анализа данных, которые они ежедневно получают от пользователей. С помощью алгоритмов машинного обучения они могут анализировать эти данные и делать предсказания тестовых данных в производственной среде. Однако такой подход может вызвать проблемы, такие как создание и обучение моделей машинного обучения, что требует времени и экспертизы в областях, таких как программирование, статистика, наука о данных и т.д. Для решения таких проблем в автоматизированном машинном обучении (AutoML) используются решения, которые автоматизируют многие аспекты процесса машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим AutoML на языке Python через реальный пример предсказания заболеваний сердца. Мы можем легко заметить, что проблемы, связанные с сердцем, являются главной причиной смерти во всем мире. Единственный способ снизить такой ущерб - это обнаружить заболевание раньше с помощью автоматизированных методов, чтобы затем уменьшить его влияние. Именно поэтому мы будем использовать один из наборов данных, связанных с медицинскими записями пациентов, чтобы создать модель машинного обучения, с помощью которой мы можем предсказать вероятность заболевания сердца у пациента. Для создания модели машинного обучения мы будем использовать библиотеку H2O.ai, которая помогает нам создавать и обучать модель. Главное преимущество этой платформы заключается в том, что она предоставляет высокоуровневый API, с помощью которого мы легко автоматизируем многие аспекты процесса, включая инженерию признаков, выбор модели, очистку данных, настройку гиперпараметров и т.д. Таким образом, автоматизированное машинное обучение является одним из наиболее эффективных и быстрых решений для создания моделей машинного обучения, которые могут использоваться в различных сферах, включая медицину. Использование AutoML на языке Python и библиотеки H2O.ai поможет существенно ускорить и упростить процесс машинного обучения, что позволит организациям быстрее и эффективнее анализировать данные и делать предсказания в реальном времени.