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Mechanisms for Continuous Improvement of Automated Machine Learning

机译:持续改进自动化机器学习的机制

摘要

Mechanisms are provided for optimizing an automated machine learning (AutoML) operation to configure parameters of a machine learning model. AutoML logic is configured based on an initial default value and initial range for sampling of a parameter of the machine learning (ML) model and an initial AutoML process is executed on the ML model based on a plurality of datasets comprising a plurality of domains of data elements, utilizing the initially configured AutoML logic. For each domain, a cross-dataset default value and cross-dataset value range are derived from results of the execution of the initial AutoML process. For each domain, an entry is stored in a data structure, the entry storing the derived cross-dataset default value and cross-dataset value range for the domain. The AutoML logic performs a subsequent AutoML process on a new dataset based on one or more entries of the data structure.
机译:提供了用于优化自动化机器学习(Automl)操作以配置机器学习模型的参数的机制。 根据包括多个数据域的多个数据集,基于机器学习(ML)模型的参数的初始默认值和用于采样的初始默认值和用于采样的初始范围来配置,并且基于包括多个数据域的多个数据集在ML模型上执行初始自动机进程 元素,利用最初配置的Automl逻辑。 对于每个域,跨数据集默认值和跨数据集值范围源自初始自动实施过程的执行结果。 对于每个域,条目存储在数据结构中,该条目存储域的派生跨DataSet默认值和跨数据集值范围。 自动列志逻辑根据数据结构的一个或多个条目对新数据集执行后续的自动机进程。

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