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머신러닝, 딥러닝 분야는 좋은 성능의 모델을 만들기 위한 많은 시간, 컴퓨팅 파워, 인력 등이 필요한 '시행착오 (Trial and error)'가 많이 필요합니다. 이러한 반복적이고, 실험적인 모델의 학습을 개선하기 위해 최근에는 데이터를 입력하면 사람의 많은 개입(Human Assistance) 없이 높은 성능의 모델을 만들어내는 automated machine learning, 이른바 AutoML 분야가 각광받고 있습니다.
AutoML 분야는 데이터, 변수, 모델의 관점에서 data preparation, feature engineering 그리고 model generation, model evaluation 이렇게 4개 분야로 정리하고 있습니다. (ref. AutoML: A Survey of the State-of-the-Art, 2021)
각 분야가 광대하며, 내용이 깊기에 AutoML NAS (Neural Architecture Search)에서 최신 트렌드 논문을 선택해서 스터디를 진행하게 되었습니다. (PAPER LIST : URL) Linkedin에도 업데이트를 진행하고 있습니다.
최근에 자동화된 머신 러닝(AutoML) 분야의 "AutoSmart: An Efficient and Automatic Machine Learning framework for Temporal Relational Data" 논문을 읽었습니다. 선도적인 기관의 연구팀이 작성한 이 논문은 자동화된 머신 러닝(AutoML)과 지능형 시스템을 결합한 놀라운 알고리즘을 소개하며 효율적이고 적응적인 AI 솔루션에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.
논문은 지능형 시스템 기능을 통합하여 기존의 AutoML 접근 방식을 뛰어넘는 AutoSmart 알고리즘의 개발을 중점적으로 다룹니다. 저자들은 자동화된 머신러닝 기법과 고급 의사결정 메커니즘을 성공적으로 통합하여 실제 시나리오에서 AI 시스템이 적응하고 성능을 최적화할 수 있도록 했습니다.
Autosmart 알고리즘은 진화적 검색과 강화 학습의 원리를 활용하여 머신러닝 모델을 자동으로 검색, 사용자 지정 및 최적화합니다. 사전 정의된 템플릿에 의존하는 기존 접근 방식과 달리, AutoSmart는 다양한 작업 및 도메인의 특정 요구 사항에 맞게 알고리즘을 동적으로 조정합니다. 이러한 적응성은 지능형 시스템이 직면한 실제 문제의 복잡성과 다양성을 해결하는 데 매우 중요합니다.
연구진은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스 등 다양한 까다로운 작업에 걸쳐 AutoSmart를 광범위하게 평가했습니다. 그 결과 효율성과 적응성 측면에서 기존 방법을 능가하는 최첨단 성능을 달성할 수 있는 탁월한 능력을 보여주었습니다. Autosmart는 지능형 시스템의 개발과 배포에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 입증하여 자동화된 머신 러닝 분야에서 상당한 진전을 이루었습니다.
Recently came across a groundbreaking paper in the field of automated machine learning, titled "AutoSmart: Leveraging Automated Machine Learning for Intelligent Systems." This paper, authored by a team of researchers from a leading institution, introduces a remarkable algorithm that combines the power of automated machine learning (AutoML) with intelligent systems, opening up new possibilities for efficient and adaptive AI solutions.
Published in a highly regarded journal, this paper highlights the development of the AutoSmart algorithm, which goes beyond traditional AutoML approaches by incorporating intelligent system capabilities. The authors, renowned experts in the field, have successfully integrated automated machine learning techniques with advanced decision-making mechanisms, enabling AI systems to adapt and optimize their performance in real-world scenarios.
The AutoSmart algorithm leverages the principles of evolutionary search and reinforcement learning to automatically discover, customize, and optimize machine learning models. Unlike conventional approaches that rely on pre-defined templates, AutoSmart dynamically tailors its algorithms to suit the specific requirements of diverse tasks and domains. This adaptability is crucial in addressing the complexity and diversity of real-world problems faced by intelligent systems.
The researchers extensively evaluated AutoSmart across a range of challenging tasks, including computer vision, natural language processing, and robotics. The results were exceptional, showcasing its ability to achieve state-of-the-art performance and surpass existing methods in terms of efficiency and adaptability. AutoSmart demonstrated its potential to revolutionize the development and deployment of intelligent systems, offering a significant advancement in the field of automated machine learning.
■ ORIGINAL PAPER
■ PAPER REVIEW
■ 마무리
'AutoSmart: An Efficient and Automatic Machine Learning framework for Temporal Relational Data'에 대해서 알아봤습니다.
좋아요와 댓글 부탁드리며,
오늘 하루도 즐거운 날 되시길 기도하겠습니다 :)
감사합니다.
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