TPOT
Automatisiert die Optimierung von Machine-Learning-Pipelines mithilfe genetischer Programmierung.
Erstellen und optimieren Sie Vorhersagemodelle mühelos durch genetische Programmierung.
TPOT ist ein Python-Assistent für automatisiertes Machine Learning, der die Erstellung und Abstimmung von Machine-Learning-Pipelines automatisiert. Er wurde für Data Scientists und Entwickler entwickelt, die Aufgaben im Bereich der prädiktiven Modellierung beschleunigen möchten.
Was es ist
Das Tool nutzt genetische Programmierung, um Machine-Learning-Workflows automatisch zu entwerfen und zu optimieren. Dabei übernimmt es die Merkmalsauswahl, die Hyperparameter-Abstimmung und die Erstellung der Pipeline. Nach einer umfangreichen Überarbeitung führt die neu integrierte, graphbasierte TPOT2-Implementierung eine genetische Merkmalsauswahl und ein Framework zur Mehrkriterien-Optimierung ein.
Für wen
Es eignet sich für Data-Science-Praktiker, die mühsame Pipeline-Suchvorgänge automatisieren und mit evolutionären Algorithmen experimentieren möchten. Es ist nicht für Anwender ohne praktische Python-Kenntnisse und Grundlagen im Bereich Machine Learning gedacht.
Wichtige Funktionen
Pipeline-Optimierung
Sucht und erstellt automatisch optimale Machine-Learning-Pipelines mithilfe genetischer Programmierung.
Genetische Merkmalsauswahl
Wählt Merkmale nativ durch evolutionäre Algorithmen aus, um die Vorhersageleistung zu verbessern.
Unterstützung mehrerer Ziele
Optimiert Pipelines gleichzeitig über mehrere konkurrierende Zielvorgaben hinweg.
Flexible Suchräume
Erweitert und passt Suchräume für maßgeschneiderte Machine-Learning-Workflows an.
Startklar in 3 Schritten
Unser ehrliches Fazit
Stärken
- Automatisiert den mühsamen Prozess von Versuch und Irrtum bei der Erstellung von Pipelines und der Hyperparameter-Abstimmung.
- Verfügt nun über eine neu strukturierte, graphbasierte Architektur für verbesserte Effizienz und Leistung.
- Beinhaltet standardmäßig genetische Merkmalsauswahl und Funktionen zur Mehrkriterien-Optimierung.
- Bietet ein modulares Framework, das eine einfachere Anpassung des evolutionären Algorithmus ermöglicht.
Schwächen
- Erfordert eine funktionierende Python-Installation und Vertrautheit mit Data-Science-Workflows für eine effektive Nutzung.
- Evolutionäre Algorithmen können rechenintensiv sein und erhebliche CPU- oder Speicherressourcen für große Datensätze erfordern.
- Enthält keine grafische Benutzeroberfläche und erfordert eine codebasierte Einrichtung in Skripten oder Notebooks.
Preise & Lizenz
TPOT ist freie Software, die unter der GNU Lesser General Public License Version 3 vertrieben wird. Die einzigen Kosten bestehen darin, es selbst auf eigener Hardware auszuführen.
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Alternativen
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FAQ
Wofür steht TPOT?
TPOT steht für Tree-based Pipeline Optimization Tool.
Welche zugrundeliegende Technik verwendet TPOT?
TPOT verwendet genetische Programmierung, um Machine-Learning-Pipelines und die Merkmalsauswahl zu optimieren.
Ist TPOT2 ein separates Paket?
Nein, die graphbasierte TPOT2-Implementierung wurde vollständig in das Hauptpaket von TPOT integriert.
