Какие основные различия между TabularAutoML и другими платформами AutoML?

Некоторые различия между TabularAutoML и другими платформами AutoML:

• Ориентированность на задачи. www.unite.ai TabularAutoML предназначен для решения классических задач машинного обучения, определённых в наборах табличных данных. www.unite.ai Другие платформы AutoML могут быть универсальными и подходить для разных классов приложений, например финансовых услуг, здравоохранения, образования. bardai.ai TabularAutoML, в свою очередь, разработан для конкретного приложения — крупного финансового института. bardai.ai
• Стратегии выбора функций. www.unite.ai bardai.ai Большинство решений AutoML не уделяют особого внимания этому аспекту. www.unite.ai TabularAutoML, напротив, реализует три стратегии выбора функций: отсутствие выбора, выбор с отсечкой важности и прямой выбор на основе важности. www.unite.ai bardai.ai
• Схемы проверки. www.unite.ai bardai.ai Для конвейера TabularAutoML по умолчанию используется схема проверки KFold, включая GroupKFold для поведенческих моделей и стратифицированный KFold для задач классификации. www.unite.ai bardai.ai Пользователи могут создавать собственные схемы проверки, например перекрестную проверку и схемы разделения временных рядов. www.unite.ai bardai.ai
• Настройка гиперпараметров. bardai.ai TabularAutoML использует разные подходы к настройке гиперпараметров на основе того, что настраивается. bardai.ai Модель настраивает все параметры, максимизируя метрическую функцию, определённую пользователем или заданную по умолчанию для решаемой задачи. bardai.ai