論文の概要: SubStrat: A Subset-Based Strategy for Faster AutoML

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03070v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 07:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 16:52:04.362662
• Title: SubStrat: A Subset-Based Strategy for Faster AutoML
• Title（参考訳）: SubStrat: より高速なAutoMLのためのサブセットベースの戦略
• Authors: Teddy Lazebnik, Amit Somech, Abraham Itzhak Weinberg
• Abstract要約: SubStratは、設定スペースではなく、データサイズに取り組むAutoML最適化戦略である。 既存のAutoMLツールをラップし、データセット全体を直接実行する代わりに、SubStratは遺伝的アルゴリズムを使用して小さなサブセットを見つける。 その後、小さなサブセットにAutoMLツールを使用し、最後に、大きなデータセット上で制限された、はるかに短いAutoMLプロセスを実行することで、結果のパイプラインを洗練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.833272638548153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Automated machine learning (AutoML) frameworks have become important tools in the data scientists' arsenal, as they dramatically reduce the manual work devoted to the construction of ML pipelines. Such frameworks intelligently search among millions of possible ML pipelines - typically containing feature engineering, model selection and hyper parameters tuning steps - and finally output an optimal pipeline in terms of predictive accuracy. However, when the dataset is large, each individual configuration takes longer to execute, therefore the overall AutoML running times become increasingly high. To this end, we present SubStrat, an AutoML optimization strategy that tackles the data size, rather than configuration space. It wraps existing AutoML tools, and instead of executing them directly on the entire dataset, SubStrat uses a genetic-based algorithm to find a small yet representative data subset which preserves a particular characteristic of the full data. It then employs the AutoML tool on the small subset, and finally, it refines the resulted pipeline by executing a restricted, much shorter, AutoML process on the large dataset. Our experimental results, performed on two popular AutoML frameworks, Auto-Sklearn and TPOT, show that SubStrat reduces their running times by 79% (on average), with less than 2% average loss in the accuracy of the resulted ML pipeline.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(AutoML)フレームワークは、MLパイプライン構築のための手作業を大幅に削減するため、データサイエンティストの武器として重要なツールとなっている。 このようなフレームワークは、機能エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータチューニングステップを含む数百万の可能なMLパイプラインをインテリジェントに検索し、最終的に予測精度の観点から最適なパイプラインを出力する。 しかしながら、データセットが大きくなると、個々の設定の実行に時間がかかるため、全体のAutoML実行時間が増加します。 そこで本研究では,構成空間ではなく,データサイズに取り組むautoml最適化戦略であるsubstratを提案する。 既存のAutoMLツールをラップし、データセット全体を直接実行する代わりに、SubStratは遺伝子ベースのアルゴリズムを使用して、完全なデータの特定の特性を保持する、小さくて代表的なデータサブセットを見つける。 その後、小さなサブセットにAutoMLツールを使用し、最後に、大きなデータセット上で制限された、はるかに短いAutoMLプロセスを実行することで、結果のパイプラインを洗練する。 代表的な2つのAutoMLフレームワークであるAuto-SklearnとTPOTで実施された実験結果は、SubStratが実行時間を79%削減し(平均で)、結果のMLパイプラインの精度が2%以下になったことを示している。

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