AutoML on OCI:OCI上で信頼性の高い機械学習モデルを迅速かつ容易にデプロイ可能 (2022/03/01)
AutoML on OCI:OCI上で信頼性の高い機械学習モデルを迅速かつ容易にデプロイ可能 (2022/03/01) https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/automl-oci-quickly-easily-deploy-reliable-machine-learning-models-oci 投稿者: Chris Carpenter | Staff Cloud Engineer 2021年3月、Oracle Autonomous Databaseの上に載るOracle Machine Learningに新機能が上陸しました。AutoMLです。新しいAutoMLユーザーインターフェースは、Autonomous Database内に存在するデータを使用してモデルを作成およびデプロイできる、ローコードでブラウザベースのソリューションです。このブログでは、データのロード、データのクリーニング、AutoML UIによるモデルの作成、モデルのデプロイ、そして最終的な予測の生成のプロセスを説明します。 AutoML UIは何をするのか? AutoMLは単にモデルを作成するだけではありません。実験パイプライン全体を実行し、適切な機能を持つ調整済みモデルを生成します。データベース内で選択されたデータを使用して、AutoMLはアルゴリズムを選択し、データをサンプリングし、特徴選択を行い、最後に必要に応じてハイパーパラメータをチューニングします。次の図は、このプロセスを示しています。 AutoMLの機能については、デモをご覧いただく前に、こちらの ブログ記事 をご覧ください。 データの読み込み AutoMLはAutonomous Database内のデータに対して直接実行されます。ユーザーがアクセスできるテーブルにデータがある限り、そのデータを使ってモデルをトレーニングし、デプロイすることができます。 このブログでは、いくつかの異なる特徴に基づき、様々な車の燃費を1ガロンあたりのマイル数で測定するデータセットを扱います。このデータセットは Kaggle で見つけることができ、元々は UCI Machine Learningのリポジトリ から提供されたものです。 CSVファイルを入手したら、Autonomous Databa...