JP7463560B2 - 自動機械学習:統合され、カスタマイズ可能、及び拡張可能なシステム - Google Patents
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Description
1.「問題」:これは、問題についての情報及びメタデータを定義し含む:
i)問題識別子:問題の一意の識別子、
ii)問題説明:問題の説明、
iii)問題カテゴリ:カテゴリ値:教師あり、教師なし、強化学習、
iv)問題産業:「石油&ガス」、「鉱業」等のような問題の産業、
v)問題サブ産業:「石炭採鉱」、「鉱石採鉱」等のような問題のサブ産業、
vi)データ識別子:「データ」テーブル中のデータを参照するのに使用される。
2.「データ」:これは、データについての情報及びメタデータを定義し含む:
i)データ識別子:データの一意の識別子、
ii)データ説明:データの説明、
iii)列数:データ中の列の数、
iv)数値列数:データ中の数値列の数、
v)カテゴリ列数:データ中のカテゴリ列の数、
vi)データ点数:データ中のデータ点又はデータ行の数、
vii)データサイズ:データによって占められる記憶空間、
viii)データ統計:
(1)数値列:各数値列の最小、最大、平均、1分位、25分位、75分位、90分位、データスキュー度、
(2)カテゴリ列:各カテゴリ列のカテゴリ値の数;全てのカテゴリ列のカテゴリ値の数の最小、最大、平均、1分位、25分位、75分位、90分位、データスキュー度。
3.「解」:これは、各解の情報及びメタデータを定義し含む:
i)解識別子:解の一意の識別子、
ii)解説明:解の説明、
iii)解設定ファイル:解の生成に使用される解設定ファイルの内容、
iv)解カテゴリ:特徴エンジニアリングステップ及びモデルの順序付きリスト、
v)解パラメータ:最良性能を達成することができる解カテゴリにおける各ステップのパラメータの順序付きリスト。各ステップのパラメータ名を区別するために、ステップ名がパラメータ名に前置される。
vi)性能スコア:「解カテゴリ」及び「解パラメータ」と関連する性能スコア。これは、ハイパーパラメータ最適化の一部として予め決定される評価メトリックに基づく。
vii)問題識別子:これは「問題」テーブルの参照に使用される、
viii)データ識別子:「データ」テーブルの参照に使用される。
実施態様において、解は、「解カテゴリ」及び「解パラメータ」の組合せとして定義され、各問題及びデータは複数の解を有することができる。「解カテゴリ」及び「解パラメータ」は、データに対してハイパーパラメータ最適化を実行した後に取得される。
a.問題:これは解決する必要がある解析問題である。例えば「石炭採掘工場における尾鉱資産の過負荷障害を予測する」。
b.データ:これは問題を解くのを助けることができる全てのデータである。これは、問題、公開データ、第三者データ等から来る全てのデータを含む。例えば、「Pi Historianデータベースからのセンサ時系列データ」、「天気データ」等。
c.解:これは、解設定ファイルにおいて定義される全ての特徴エンジニアリング及びモデリングステップと、各ステップで使用されるパラメータとに対応する。換言すれば、「解カテゴリ」及び「解パラメータ」の組合せである。例えば、解カテゴリは、「標準スカラー、ランダムフォレストモデル」とすることができ、解パラメータは、「標準スカラー」についての「with_mean=True」とし、「ランダムフォレストモデル」についての「ツリー数=100,max_depth=5」とすることができる。
d.性能スコア:これは、解についての所定の評価メトリックに基づくスコアである。例えば、「二乗平均平方根誤差=0.05」。
上述したように、過去問題及びデータのそのようなクアドルプルについての情報を記憶するためのデータベースがある。
Claims (15)
- 解設定ファイルで指定された複数の機械学習モデルに対応する複数の機械学習ライブラリを入力するように構成された自動機械学習(オートML)フレームワークを生成することと、
前記解設定ファイルによって指定されたデータセットからデータメタデータを抽出することと、
前記抽出されたデータメタデータを過去メタデータに関連付けることにより、前記解設定ファイルにおいて指定された前記複数の機械学習モデルから前記データセットについての解候補を生成することと、
過去メタデータに基づいて前記解候補を改良することと、
前記複数の機械学習モデルについてのパラメータの選択を通して前記解候補を最適化することと、
前記解設定ファイルにおいて指定される評価パラメータに基づいて、前記複数の機械学習モデルから前記解候補を評価することと、
を含む、方法。 - 前記解設定ファイルによって指定された問題から問題メタデータを抽出することを更に含み、前記解候補を生成することは、
前記抽出された問題メタデータ及び前記抽出されたデータメタデータを、データベース中の過去データセットの過去問題メタデータ及び過去データメタデータと照合することから、前記データベース中の関連する過去データセットを特定することと、
前記関連する過去データセットの各々に適用された前記解設定ファイルで指定された前記複数の機械学習モデルのうちの機械学習モデルについての前記解候補及びスコアを取得することと、
前記スコアに基づいて、前記解設定ファイルにおいて指定された前記機械学習モデルから前記解候補を提供することと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 過去メタデータに基づいて前記解候補を改良することは、再帰協調フィルタリングを実行して、前記過去データセットのうちの前記過去データセットの前記スコアを有さない前記複数の機械学習モデルのうちの前記機械学習モデルについての欠損スコアを導出し、次いで新たな前記問題及び/又は新たな前記データセットについての解候補のリストを改良することを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記解候補を最適化することは、前記解候補に対応する前記解設定ファイルで指定された前記複数の機械学習モデルのうちの前記機械学習モデルについてのハイパーパラメータ最適化プロセスを実行することと、前記ハイパーパラメータ最適化プロセスから決定された最良パラメータを有する前記複数の機械学習モデルのうちの前記機械学習モデルから、前記ハイパーパラメータ最適化プロセスから決定される最良モデルを選択することとを含む、請求項1に記載の方法。
- 機械学習ドメイン知識に基づいて前記解設定ファイルによって指定された潜在解カテゴリのリストからメタデータを抽出することと、前記解候補を生成することは、前記解設定ファイルで指定された前記複数の機械学習モデルの各々についての解メタデータをクラスタリングすることを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記解設定ファイルで指定された評価パラメータに基づいて前記複数の機械学習モデルから前記解候補を評価することは、閾値を超えるスコアと関連する前記解候補のうちの解候補に対してモデル後処理を実行することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、前記解設定ファイルによって指定された前記データセットに対してデータ結合を実行して、前記データセットの追加のデータを生成することを更に含む、請求項1に記載の方法。
- プロセスを実行するための命令を記憶するコンピュータプログラムであって、前記命令は、
解設定ファイルで指定された複数の機械学習モデルに対応する複数の機械学習ライブラリを入力するように構成された自動機械学習(オートML)フレームワークを生成することと、
前記解設定ファイルによって指定されたデータセットからデータメタデータを抽出することと、
前記抽出されたデータメタデータを過去メタデータに関連付けることにより、前記解設定ファイルにおいて指定された前記複数の機械学習モデルから前記データセットについての解候補を生成することと、
過去メタデータに基づいて前記解候補を改良することと、
前記複数の機械学習モデルについてのパラメータの選択を通して前記解候補を最適化することと、
前記解設定ファイルにおいて指定される評価パラメータに基づいて、前記複数の機械学習モデルから前記解候補を評価することと、
を含む、コンピュータプログラム。 - 前記命令は、前記解設定ファイルによって指定された問題から問題メタデータを抽出することを更に含み、前記解候補を生成することは、
前記抽出された問題メタデータ及び前記抽出されたデータメタデータをデータベース中の過去データセットの過去問題メタデータ及び過去データメタデータと照合することから、前記データベース中の関連する過去データセットを特定することと、
前記関連する過去データセットの各々に適用された前記解設定ファイルで指定された前記複数の機械学習モデルのうちの機械学習モデルについての前記解候補及びスコアを取得することと、
前記スコアに基づいて、前記解設定ファイルにおいて指定された各機械学習モデルの前記解候補を提供することと、
を含む、請求項8に記載のコンピュータプログラム。 - 過去メタデータに基づいて前記解候補を改良することは、再帰協調フィルタリングを実行して、前記過去データセットのうちの前記過去データセットの前記スコアを有さない前記複数の機械学習モデルのうちの前記機械学習モデルについての欠損スコアを導出し、次いで新たな前記問題及び/又は新たな前記データセットについての解候補のリストを改良することを含む、請求項9に記載のコンピュータプログラム。
- 前記解候補を最適化する命令は、前記解候補に対応する前記解設定ファイルで指定された前記複数の機械学習モデルのうちの前記機械学習モデルについてのハイパーパラメータ最適化プロセスを実行することと、前記ハイパーパラメータ最適化プロセスから決定された最良パラメータを有する前記複数の機械学習モデルのうちの前記機械学習モデルから、前記ハイパーパラメータ最適化プロセスから決定される最良モデルを選択することとを含む、請求項8に記載のコンピュータプログラム。
- 機械学習ドメイン知識に基づいて前記解設定ファイルによって指定された潜在解カテゴリのリストからメタデータを抽出することと、前記解候補を生成することは、前記解設定ファイルで指定された前記複数の機械学習モデルの各々についての解メタデータをクラスタリングすることを含む、請求項8に記載のコンピュータプログラム。
- 前記解設定ファイルで指定された評価パラメータに基づいて前記複数の機械学習モデルから前記解候補を評価することは、閾値を超えるスコアと関連する前記解候補のうちの解候補に対してモデル後処理を実行することを含む、請求項8に記載のコンピュータプログラム。
- 前記命令は、前記解設定ファイルによって指定された前記データセットに対してデータ結合を実行して、前記データセットの追加のデータを生成することを更に含む、請求項8に記載のコンピュータプログラム。
- 装置であって、
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
解設定ファイルで指定された複数の機械学習モデルに対応する複数の機械学習ライブラリを入力するように構成された自動機械学習(オートML)フレームワークを生成することと、
前記解設定ファイルによって指定されたデータセットからデータメタデータを抽出することと、
前記抽出されたデータメタデータを過去メタデータに関連付けることにより、前記解設定ファイルにおいて指定された前記複数の機械学習モデルから前記データセットについての解候補を生成することと、
過去メタデータに基づいて前記解候補を改良することと、
前記複数の機械学習モデルについてのパラメータの選択を通して前記解候補を最適化することと、
前記解設定ファイルにおいて指定される評価パラメータに基づいて、前記複数の機械学習モデルから前記解候補を評価することと、
を行うように構成される、装置。
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