Previsão de série temporal com AutoML

Habr, olá!

No laboratório de modelagem de sistemas naturais do National Center for Cognitive Development da ITMO University, estamos pesquisando ativamente o uso de aprendizado de máquina automático para várias tarefas. Neste artigo, queremos falar sobre o uso do AutoML para previsão eficiente de séries temporais, bem como como isso é implementado na estrutura de código aberto FEDOT . Este é o segundo artigo de uma série de publicações dedicadas a esse desenvolvimento (a primeira delas pode ser encontrada aqui ).

Todos os detalhes estão sob o corte!

Aprendizado de máquina automático (AutoML)

A ciência de dados moderna se tornou uma parte muito popular da esfera de TI. Especialistas coletam dados, limpam, experimentam diferentes modelos, realizam validação e escolhem os melhores. E tudo isso para oferecer ao negócio a solução que mais agregue valor. Ao mesmo tempo, algumas etapas de obtenção dessas soluções são cada vez mais automatizadas a cada ano. Como regra, isso se aplica às partes mais rotineiras. Isso libera o tempo dos especialistas para tarefas mais importantes.

Então, vamos imaginar que um especialista se depara com a tarefa de construir um modelo de aprendizado de máquina e “envolvê-lo” em um serviço da web para que esse mesmo modelo faça um trabalho útil - prever algo. Mas antes de chegar ao estágio de treinamento do modelo, você precisa passar por várias etapas, incluindo:

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• web- — FEDOT.Web
• NSS Lab — , AI/ML

AutoML, FEDOT!

Trabalharam no artigo: Mikhail Sarafanov , Pavel Vychuzhanin e Nikolai Nikitin .