論文の概要: An experimental survey and Perspective View on Meta-Learning for Automated Algorithms Selection and Parametrization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06207v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 16:51:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:31:02.242432
• Title: An experimental survey and Perspective View on Meta-Learning for Automated Algorithms Selection and Parametrization
• Title（参考訳）: 自動アルゴリズム選択とパラメトリゼーションのためのメタラーニングに関する実験的調査と展望
• Authors: Moncef Garouani,
• Abstract要約: 我々は、この継続的な発展途上の分野における芸術の状況について概観する。 AutoMLは、高度な分析を適用することに興味があるドメイン科学者が機械学習技術にアクセスできるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Considerable progress has been made in the recent literature studies to tackle the Algorithms Selection and Parametrization (ASP) problem, which is diversified in multiple meta-learning setups. Yet there is a lack of surveys and comparative evaluations that critically analyze, summarize and assess the performance of existing methods. In this paper, we provide an overview of the state of the art in this continuously evolving field. The survey sheds light on the motivational reasons for pursuing classifiers selection through meta-learning. In this regard, Automated Machine Learning (AutoML) is usually treated as an ASP problem under the umbrella of the democratization of machine learning. Accordingly, AutoML makes machine learning techniques accessible to domain scientists who are interested in applying advanced analytics but lack the required expertise. It can ease the task of manually selecting ML algorithms and tuning related hyperparameters. We comprehensively discuss the different phases of classifiers selection based on a generic framework that is formed as an outcome of reviewing prior works. Subsequently, we propose a benchmark knowledge base of 4 millions previously learned models and present extensive comparative evaluations of the prominent methods for classifiers selection based on 08 classification algorithms and 400 benchmark datasets. The comparative study quantitatively assesses the performance of algorithms selection methods along while emphasizing the strengths and limitations of existing studies.
• Abstract（参考訳）: 近年,アルゴリズム選択・パラメトリゼーション(ASP)問題への取り組みが,複数のメタ学習環境において多様化している。 しかし、既存のメソッドのパフォーマンスを批判的に分析し、要約し、評価する調査や比較評価の欠如がある。 本稿では、この継続的な発展途上の分野における最先端技術の概要について述べる。 この調査は、メタラーニングを通じて分類器の選択を追求する動機付けに光を当てている。 この点において、自動機械学習(Automated Machine Learning, AutoML)は通常、機械学習の民主化の傘の下で、ASP問題として扱われる。 したがってAutoMLは、高度な分析を適用することに関心があるが、必要な専門知識が欠けているドメイン科学者が、機械学習技術にアクセスできるようにする。 これにより、手動でMLアルゴリズムを選択し、関連するハイパーパラメータをチューニングする作業が容易になる。 本稿では,先行研究のレビューの結果として形成される汎用フレームワークに基づいて,分類器選択の異なるフェーズを包括的に論じる。 次に,400万の事前学習モデルからなるベンチマーク知識ベースを提案し,08の分類アルゴリズムと400のベンチマークデータセットに基づく分類器選択のための顕著な手法の比較評価を行った。 比較研究は,既存の研究の強みと限界を強調しつつ,アルゴリズム選択手法の性能を定量的に評価する。

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