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Come funziona AutoGluon-Tabular
AutoGluon-Tabular esegue l'elaborazione avanzata dei dati, il deep learning e metodi di ensemble di modelli multistrato. Riconosce automaticamente il tipo di dati in ogni colonna per una solida preelaborazione dei dati, inclusa la gestione speciale dei campi di testo.
AutoGluon si adatta a vari modelli, dagli alberi potenziati pronti all'uso alle reti neurali personalizzate. Questi modelli sono raggruppati in un modo nuovo: i modelli sono impilati su più livelli e addestrati in modo da garantire che i dati non elaborati possano essere tradotti in previsioni di alta qualità entro un determinato limite di tempo. Questo processo mitiga l'overfitting suddividendo i dati in vari modi con un attento monitoraggio degli esempi estrapolati.
L'algoritmo AutoGluon-Tabular funziona bene nelle competizioni di machine learning grazie alla sua robusta gestione di una varietà di tipi di dati, relazioni e distribuzioni. È possibile utilizzare AutoGluon-Tabular per problemi di regressione, classificazione (binaria e multiclass) e ordinamento.
Fai riferimento al seguente diagramma che illustra come funziona la strategia di impilamento multilivello.
Per ulteriori informazioni, consulta AutoGluon-Tabular: AutoML robusto e accurato per dati strutturati
