論文の概要: AutoML-GPT: Large Language Model for AutoML

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01125v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 09:39:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 21:23:30.779669
• Title: AutoML-GPT: Large Language Model for AutoML
• Title（参考訳）: AutoML-GPT: AutoML用の大規模言語モデル
• Authors: Yun-Da Tsai, Yu-Che Tsai, Bo-Wei Huang, Chun-Pai Yang, Shou-De Lin
• Abstract要約: 包括的なツールとライブラリを統合するAutoML-GPTというフレームワークを確立しました。 会話インターフェースを通じて、ユーザーは要求、制約、評価メトリクスを指定できる。 我々は、AutoML-GPTが機械学習タスクに必要な時間と労力を大幅に削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9145212342776805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the emerging trend of GPT models, we have established a framework called AutoML-GPT that integrates a comprehensive set of tools and libraries. This framework grants users access to a wide range of data preprocessing techniques, feature engineering methods, and model selection algorithms. Through a conversational interface, users can specify their requirements, constraints, and evaluation metrics. Throughout the process, AutoML-GPT employs advanced techniques for hyperparameter optimization and model selection, ensuring that the resulting model achieves optimal performance. The system effectively manages the complexity of the machine learning pipeline, guiding users towards the best choices without requiring deep domain knowledge. Through our experimental results on diverse datasets, we have demonstrated that AutoML-GPT significantly reduces the time and effort required for machine learning tasks. Its ability to leverage the vast knowledge encoded in large language models enables it to provide valuable insights, identify potential pitfalls, and suggest effective solutions to common challenges faced during model training.
• Abstract（参考訳）: GPTモデルの台頭とともに、私たちはAutoML-GPTと呼ばれる、包括的なツールとライブラリを統合するフレームワークを確立しました。 このフレームワークは、幅広いデータ前処理技術、特徴工学的手法、モデル選択アルゴリズムへのアクセスをユーザに許可する。 会話インターフェースを通じて、ユーザーは要求、制約、評価メトリクスを指定することができる。 プロセス全体を通して、AutoML-GPTはハイパーパラメータ最適化とモデル選択のための高度な技術を採用し、結果のモデルが最適な性能を達成することを保証する。 このシステムは機械学習パイプラインの複雑さを効果的に管理し、ユーザーを深いドメイン知識を必要とせずに最良の選択へと導く。 多様なデータセットに関する実験結果を通じて、AutoML-GPTは機械学習タスクに必要な時間と労力を大幅に削減することを示した。 大きな言語モデルに符号化された膨大な知識を活用する能力により、貴重な洞察を提供し、潜在的な落とし穴を特定し、モデルトレーニング中に直面する共通の課題に対する効果的な解決策を提案することができる。

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