11
правок
Изменения
Добавлены ссылки к рисункам
Библиотека позволяет автоматически выбирать из 27 базовых алгоритмов, 10 мета-алгоритмов и 2 ансамблевых алгоритмов лучший, одновременно настраивая его гиперпараметры при помощи алгоритма [https://www.ml4aad.org/automated-algorithm-design/algorithm-configuration/smac/ SMAC]. Решение достигается полным перебором: оптимизация гиперпараметров запускается на всех алгоритмах по очереди. Недостатком такого подхода является слишком большое время выбора модели.
===Автоматизированный выбор модели в библиотеке [https://epistasislab.github.io/tpot/ Tree-base Pipeline Optimization Tool (TPOT)] для Python.===
[[Файл:TPOT-scheme.jpeg|300px|thumb|[Рис 1. https://raw.githubusercontent.com/EpistasisLab/tpot/master/images/tpot-ml-pipeline.png Схема выбора модели в библиотеке TPOT]]]
Библиотека используется для одновременного поиска оптимальной модели и оптимальных гиперпараметров модели для задачи классификации.
===Автоматизированный выбор модели в библиотеке [https://automl.github.io/auto-sklearn/stable/ auto-sklearn] для Python.===
[[Файл:Auto-sklearn-scheme.png|300px|thumb|[Рис 2. https://papers.nips.cc/paper/5872-efficient-and-robust-automated-machine-learning.pdf Схема выбора модели в библиотеке auto-sklearn]]]
Библиотека используется для одновременного поиска оптимальной модели и оптимальных гиперпараметров модели для задачи классификации.
