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# AutoGluon-Tabular の仕組み
<a name="autogluon-tabular-HowItWorks"></a>

AutoGluon-Tabular は、高度なデータ処理、深層学習、およびマルチレイヤーモデルアンサンブルメソッドを実行します。各列のデータ型を自動的に認識し、テキストフィールドの特別な処理を含む堅牢なデータ前処理を行います。

AutoGluon は、既製のブーストツリーからカスタマイズされたニューラルネットワークまで、さまざまなモデルに対応します。これらのモデルは斬新な方法でアンサンブルされています。モデルは複数のレイヤーに積み重ねられ、レイヤーごとにトレーニングされるため、raw データを一定の時間的制約内で高品質な予測に変換できます。このプロセスでは、分割されていない例を注意深く追跡しながらデータをさまざまな方法で分割することで、オーバーフィットが軽減されます。

AutoGluon-Tabular アルゴリズムは、さまざまなデータ型、関係、分布を堅牢に処理できるため、機械学習のコンペティションにおいて優れた結果を出しています。AutoGluon-Tabular は、回帰、分類 (バイナリとマルチクラス)、ランキングの問題に使用できます。

マルチレイヤースタッキング戦略の仕組みを示す次の図を参照してください。

![\[AutoGluon のマルチレイヤースタッキング戦略は、2 つのスタッキングレイヤーで示されています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/autogluon_tabular_illustration.png)


詳細については、「*[AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data](https://arxiv.org/pdf/2003.06505.pdf)*」を参照してください。