作者 | Hamel Husain，Nick Handel
編譯 | Huò Jìng，Jennifer Zhu，云舟

創(chuàng)新互聯(lián)公司2013年至今，先為湄潭等服務(wù)建站，湄潭等地企業(yè)，進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為湄潭企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域廣受關(guān)注的技術(shù)一直倍受學(xué)習(xí)者的追捧，但其較高的技術(shù)門檻和對(duì)學(xué)習(xí)者時(shí)間、精力的要求又使人望而卻步，這篇來(lái)自Airbnb的文章就將教你自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)方法。

Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目涉及大量的機(jī)器學(xué)習(xí)，而眾所周知，機(jī)器學(xué)習(xí)的流程其實(shí)有許多重復(fù)的任務(wù)，其中包括了(但不局限于)以下幾項(xiàng)內(nèi)容：

• 探索性數(shù)據(jù)分析：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化是機(jī)器學(xué)習(xí)建模前的關(guān)鍵步驟。自動(dòng)化這些任務(wù)可以節(jié)省數(shù)據(jù)科學(xué)家的大量時(shí)間，比如自動(dòng)繪制全部變量對(duì)要預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量的關(guān)系圖(例如散布圖Scatter Plot)，以及自動(dòng)計(jì)算總結(jié)性的統(tǒng)計(jì)數(shù)字(例如平均值和標(biāo)準(zhǔn)差)。
• 特征變換：在如何編碼分類變量、填補(bǔ)缺失值、編碼序列和文本等問題上有各種各樣的特征變換方法可供選擇，但其中不少方法其實(shí)已經(jīng)可以在非?？煽康那闆r下標(biāo)準(zhǔn)化地應(yīng)用于許多問題。
• 算法選擇以及調(diào)整模型參數(shù)：豐富的算法以及模型參數(shù)時(shí)混亂的方向往往令人眼花繚亂。但其實(shí)讓自動(dòng)化的流程去實(shí)現(xiàn)這些任務(wù)會(huì)更好。
• 模型診斷：自動(dòng)生成學(xué)習(xí)曲線、部分依賴圖、特征重要性圖表、ROC曲線等模型用來(lái)診斷圖表將會(huì)非常實(shí)用。

AML時(shí)代來(lái)臨

越來(lái)越多的社區(qū)開始創(chuàng)建各種工具來(lái)自動(dòng)化上述及其他機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程。包含了類似范式的概念，這些流程常常被稱為自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)(以下簡(jiǎn)稱為AML)

自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)引起熱議

實(shí)踐中的AML

對(duì)于AML，迄今為止還沒有公認(rèn)的范疇，但那些常在年度ICML會(huì)議上組織AML研討會(huì)的專家們?cè)谒麄兊木W(wǎng)站上定義了一個(gè)合理的AML范疇，其中包括了前文中提到的所有重復(fù)型任務(wù)的自動(dòng)化。

這個(gè)對(duì)AML范疇的定義看起來(lái)很有野心，但AML在實(shí)踐中真的有效嗎?答案取決于你如何使用它。AML很難完全取代數(shù)據(jù)科學(xué)家，因此我們需要特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)加上人為判斷來(lái)正確配置大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)問題。

我們還發(fā)現(xiàn)AML工具對(duì)使用表格式數(shù)據(jù)集的回歸和分類問題最有效。AML領(lǐng)域正在迅速發(fā)展?？偟膩?lái)說，可以相信AML在某些情況下能成倍地提高數(shù)據(jù)科學(xué)家的生產(chǎn)率。

在Airbnb中AML已經(jīng)形成了以下成果：

(1)設(shè)定標(biāo)桿

• 客觀地展示“挑戰(zhàn)者”模型：AML可以使用與現(xiàn)有模型相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)快速展示大量“挑戰(zhàn)者”模型。這可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家選擇***的模型。

(2)診斷和探索

• 檢測(cè)數(shù)據(jù)泄漏問題：因?yàn)锳ML可迅速地自動(dòng)建立候選模型，所以我們可以在建模生命周期中更早地檢測(cè)出數(shù)據(jù)泄漏。
• 診斷：如上所述，AML可自動(dòng)產(chǎn)生診斷的標(biāo)準(zhǔn)，包括學(xué)習(xí)曲線、部分依賴圖、特征值重要性圖表等等。

(3)自動(dòng)化

• 在某種程度上，AML能自動(dòng)完成如探索性數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理、超參數(shù)調(diào)參、模型選擇以及把模型用于生產(chǎn)這些任務(wù)。

AML工具

目前市面上有很多商業(yè)版本的或開源的AML工具。我們最喜歡的AML平臺(tái)之一是DataRobot。這是個(gè)建立在很多為大家熟知的開源算法基礎(chǔ)上的商業(yè)化平臺(tái)。Airbnb正在進(jìn)行的很多項(xiàng)目都使用了DataRobot。

Airbnb也嘗試過以下正在開發(fā)中的開源AML工具：

• TPOT
• Auto-Sklearn
• Auto-Weka
• Machine-JS

案例研究：顧客終身價(jià)值模型的競(jìng)爭(zhēng)基準(zhǔn)

Airbnb使用了機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)建立房客和房主的終身價(jià)值(LTV(lifetime value))模型。這些模型可以幫助Airbnb用預(yù)期回報(bào)來(lái)精細(xì)地校準(zhǔn)營(yíng)銷花費(fèi)(最細(xì)可到單個(gè)用戶水平)。

對(duì)于房客，LTV模型被定義成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的回歸問題，目標(biāo)變量是在每個(gè)房客在某段時(shí)間跨度內(nèi)的消費(fèi)。這個(gè)模型的特征包括：人口，地理位置，以及從Airbnb網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)應(yīng)用獲取的活動(dòng)信息。這個(gè)模型中有許多可變更的部分可以解釋供需彈性、預(yù)期成本和其他變量。

建模過程中重要的一點(diǎn)是數(shù)據(jù)科學(xué)家需要客觀地選擇算法。例如，一個(gè)復(fù)雜的模型可能比起簡(jiǎn)單的模型可以得到一個(gè)很小的增量效益，這種取舍就需要仔細(xì)斟酌。再比如，在建立LTV模型的過程中，我們傾向去使用 eXtreme gradient boosted trees (XGBoost)，這是基于以下幾點(diǎn)原因：

• 這個(gè)算法在解決類似問題上往往有不錯(cuò)的效果。
• 在特設(shè)的交叉驗(yàn)證(cross validation)中，XGBoost有***的結(jié)果。
• 時(shí)間有限。項(xiàng)目需要花費(fèi)很多時(shí)間在特征工程(feature engineering)、數(shù)據(jù)清洗、以及將模型應(yīng)用到生產(chǎn)系統(tǒng)這些模塊上。這樣就沒有很多時(shí)間去做算法選擇和參數(shù)調(diào)整。

當(dāng)Airbnb意識(shí)到這些偏見后，他們通過了AML平臺(tái)(datarobot)對(duì)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)執(zhí)行了完整性檢查來(lái)設(shè)置模型的誤差基準(zhǔn)。

下圖列出了這些基準(zhǔn)。這個(gè)圖表顯示了各種模型的時(shí)間交叉驗(yàn)證集的均方根誤差(RMSE)分布。y軸對(duì)應(yīng)不同的“藍(lán)圖”，它是算法和特征工程步驟的結(jié)合。雖然我們不會(huì)討論每個(gè)藍(lán)圖的細(xì)節(jié)，但下面的圖表展示給讀者了一個(gè)概況，以便讀者了解現(xiàn)代AML系統(tǒng)能夠完成的算法選擇的任務(wù)范圍。

DataRobot制作的藍(lán)圖基準(zhǔn)

使用AML，可以很快得到另一種觀點(diǎn)：線性模型對(duì)于這個(gè)問題非常有競(jìng)爭(zhēng)力。事實(shí)上，AML平臺(tái)可以測(cè)試很多特征工程步驟，以及進(jìn)行更嚴(yán)格的超參數(shù)調(diào)整，而我們通常沒有時(shí)間手動(dòng)探索這些功能。此外，這些發(fā)現(xiàn)使得Airbnb改變了原來(lái)的算法，減少了超過5%的模型誤差。

結(jié)論

AML能幫助我們快速探索數(shù)據(jù)，以及通過更有效的調(diào)參和診斷來(lái)提高模型的準(zhǔn)確率。上述案例研究充分展示了AML提高模型準(zhǔn)確率的能力，但AML也兼具其他優(yōu)勢(shì)。對(duì)于適合AML的問題，可以認(rèn)為AML能夠提供有效的建模方式，因?yàn)橹灰杏?xùn)練數(shù)據(jù)AML就很容易上手。但要注意的是，AML并不能保證100%更優(yōu)結(jié)果，但有技巧地使用AML往往能產(chǎn)生很不錯(cuò)的結(jié)果。

來(lái)源：

https://medium.com/airbnb-engineering/automated-machine-learning-a-paradigm-shift-that-accelerates-data-scientist-productivity-airbnb-f1f8a10d61f8?from=singlemessage&isappinstalled=0

【本文是專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】

標(biāo)題名稱：機(jī)器學(xué)習(xí)都能自動(dòng)化了？自動(dòng)之自動(dòng)=自動(dòng)的乘方？
文章分享：http://uogjgqi.cn/article/dpsheeh.html