В чем разница между эволюционным и байесовским подходами в AutoML?

Разница между эволюционным и байесовским подходами в AutoML заключается в методах поиска оптимальных гиперпараметров модели. www.analyticsvidhya.com www.ultralytics.com

Эволюционный подход использует эволюционные алгоритмы, такие как генетические алгоритмы или оптимизация роя частиц, для поиска наилучшего набора гиперпараметров модели. www.analyticsvidhya.com Например, такой подход применяется в инструменте FEDOT от университета ИТМО, который ориентирован на сложные задачи и поиск нестандартных решений. habr.com www.braintools.ru

Байесовский подход использует вероятностную модель для руководства поиском наилучшего набора гиперпараметров для данной модели и набора данных. www.analyticsvidhya.com Например, байесовскую оптимизацию и метаобучение применяет инструмент AutoSklearn, который подходит для задач классификации и регрессии. habr.com www.braintools.ru

Таким образом, эволюционный подход ориентирован на поиск оптимальных пайплайнов машинного обучения с учётом последовательности алгоритмов и предобработки данных, а байесовский подход фокусируется на автоматическом подборе алгоритмов и гиперпараметров с использованием вероятностной модели.