Evaluación comparativa de herramientas AutoML de código abierto en tareas de regresión

Autores
Bender, Adrián; Nicolet, Santiago
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
AutoML actúa como puente entre los diferentes niveles de experiencia al momento de generar modelos predictivos y agiliza el proceso de Aprendizaje Automático. Se implementa a través de diversas técnicas, de las cuales existen pocas comparaciones objetivas, la gran mayoría en tareas de clasificación. Presentamos una referencia de las actuales herramientas AutoML de código abierto y un análisis comparativo de su eficacia utilizando conjuntos de datos públicos propicios para este fin. Probamos que los pipelines generados por Auto-sklearn, H2O AutoML y TPOT resultan eficaces para tareas de regresión, y logran mitigar la sobreadaptación que podrían tener sus modelos en búsqueda de la optimización.
Sociedad Argentina de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Aprendizaje automático
Machine learning
AutoML
Bench-marking
Evaluación comparativa
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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