Abstrakt. Under det senaste årtiondet har datavetenskap och maskininlärning vuxit från en mystisk konstform till ett stapelverktyg inom en mängd olika områden inom akademi, näringsliv och regering. I detta papper introducerar vi konceptet trädbaserad pipelineoptimering för automatisering av en av de mest tråkiga delarna av maskininlärning-pipeline design. Vi implementerar ett Tree-baserat Pipeline Optimization Tool (TPOT) och demonstrerar dess effektivitet på en serie simulerade och verkliga genetiska datamängder. I synnerhet visar vi att TPOT kan bygga maskininlärning pipelines som uppnår konkurrenskraftig klassificering noggrannhet och upptäcka nya pipeline operatörer-såsom syntetiska funktionsbyggare-som avsevärt förbättrar klassificering noggrannheten på dessa datamängder. Vi lyfter också fram de aktuella utmaningarna för optimering av rörledningar, som t.ex. tendensen att producera rörledningar som överträffar data, och föreslår framtida forskningsvägar för att övervinna dessa utmaningar. Som sådan representerar detta arbete ett tidigt steg mot att helt automatisera maskininlärning pipeline design.
Olson och Al. REF föreslog användning av GP för att utveckla en kraftfull algoritm som automatiskt konstruerar och optimerar maskininlärningspipelines genom ett Tree-baserat Pipeline Optimization Tool (TPOT).
Automating biomedical data science through tree-based pipeline optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}