Automated Machine Learning
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自動機械学習（AutoML：Automated Machine Learning）の機能は、機械学習の専門知識がなくても機械学習のモデルや技術を利用する機会を提供するものです。自動的にネットワークアーキテクチャやその他のハイパーパラメータを見つけることができます。
Automated Machine Learning ウィンドウには以下のエレメントが含まれます。
Output
選択できる出力が表示されます。AutoMLの実行に使用される出力を選択することができます。
Inputs
Select (all) で、AutoMLの実行時にモデルトレーニングで使用される入力を選択できます。このボタンには、選択されている入力の数が表示されます。
Model RMSE
AutoMLの実行に選択されたモデルのRMSEが表示されます。RMSE値は、検証データがある場合は検証データを、ない場合はトレーニングデータを用いて算出されます。
Results
出力ごとに以下のボタンがあります。
Show：AutoMLの結果を表示します。
Clear：AutoMLの結果を消去します。
Use：AutoMLの結果を、出力の新しいモデルとして使用します。
(De)select All
すべての出力を選択、または選択解除します。
Select Inputs
すべての出力に対して入力を一括選択します。出力ごとに設定を変えたい場合は、各出力の Select ボタンを使用してください。上記の Inputs を参照してください。
Clear Selected
チェックボックスで選択されている出力について、自動機械学習の中間結果を消去します。Clear ボタンで、出力ごとに個々に消去することもできます。
Use Selected
選択されているAutoMLの結果を、チェックボックスで選択されているすべての出力の新しいモデルとして使用します。Use ボタンで、出力ごとに個々に使用することもできます。
Iterations/Duration [h]
すべての出力、または選択された出力について、反復の回数または時間幅を入力します。
Parameter Range
Parameter Range ウィンドウを開いて、ハイパーパラメータの範囲を指定します。Parameter Range Automated Machine Learning (ASCMO-STATIC)/Parameter Range Automated Machine Learning (ASCMO-DYNAMIC)を参照してください。
Parameter Probabilities
Parameter Probabilities ウィンドウを開いて、各ハイパーパラメータに期待される改善効果を表示します。確率は、モデルの学習が完了した後に表示されます。
Export Job to M Script
現在のモデル設定をMATLABスクリプトファイル（*.m）にエクスポートすることにより、サーバー上のMATLAB®などにおいて、トレーニングをアウトソーシングすることができます。
で、さらにオプションを指定できます：
Export Job to Docker：単一目的最適化の情報を*.docker.ascmoファイルにエクスポートします。このファイルを使用して、クラウドなどにおいてDockerコンテナでの最適化を行います。
Configuration of Parallelization
並列化モードを選択します。自動機械学習において、ETAS ASCMOインスタンスを1つ使用するか、または複数使用するかを選択することができます。
Start/Continue
入力した値を用いた自動機械学習を開始／続行します。
処理を終了するには、メインウィンドウ最下部の Stop ボタンをクリックします。
Results
見つかったモデルのRMSEに応じたパレートフロント（モデルの複雑度vs.モデル品質）が表示されます。メタデータを表示するには、プロット内のモデルをクリックします。モデルを削除するには、モデルを右クリックして Delete Selected Model をクリックします。複雑さは、各モデルのサイズとメモリ所要量に対応します。測定されるのはメモリ消費量のみですが、これはモデルの計算がより複雑になることも意味します。
さらに、Show all Results／Show old Results チェックボックスで、パレートフロントの外にあるすべての結果や、以前の自動機械学習の実行結果を表示することができます。これらの結果は、パレートフロントの外側にある青または灰色の円で表示されます。凡例の Non-pareto optimal と Outside Parameter Range を参照してください。
ウィンドウを閉じる際には入力内容が保存され、得られた結果が保持されます。
参照