AutoMLとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AutoML（Automated Machine Learning）

AutoMLとは、機械学習のモデル選びや設定の調整といった専門的な作業を、自動で行う技術のことです。Automated Machine Learningの略です。データを渡すと、いくつもの手法や設定を自動で試し、成績のよいモデルを選んでくれます。専門家が少ない会社でも、予測などの機械学習を試しやすくなります。ただし、データの用意と結果の判断は人の役目です。

AutoML（Automated Machine Learning）関連用語

AutoML（Automated Machine Learning）に関連する単語は以下の通りです。

• 機械学習（Machine Learning）そもそも機械学習とは？→
• ハイパーパラメータ（Hyperparameter）自動で調整される設定、ハイパーパラメータとは？→
• MLOps作ったモデルを運用するMLOpsとは？→
• ノーコードAIコードなしでAIを作るノーコードAIとは？→
• グリッドサーチ（Grid Search）設定を総当たりで試すグリッドサーチとは？→
• データクリーニング（Data Cleaning）AutoMLでも必要なデータの掃除とは？→

AutoML（Automated Machine Learning）で知っておくと得する有益情報

AutoMLは、機械学習の入口を広げる道具です。使う前に押さえたい点を3つにまとめました。

• 試す手間を減らせる手法や設定の組み合わせを、人が1つずつ試す作業を自動化します。
• データの質は自動化されない元のデータが不十分なら、結果もよくなりません。
• 結果の判断は人が行う精度の数字だけでなく、業務で使えるかを人が確かめます。

AutoMLが自動化する作業と、人の作業

試す手間は減らせても、データと判断は人の仕事です。

AutoML（Automated Machine Learning）やさしい解説

AutoMLって、AIがAIを作るってこと？

そのとおりの面もあります。料理でいえば、レシピをいくつも自動で試作して、一番おいしいものを選んでくれる調理ロボットのようです。

ただし、材料の質と、味の判断は人が担当します。

たとえば、過去の売上データから来月の需要を予測したいとき、AutoMLを使うと、専門家なしで試作ができます。ただし、売上データに抜けや誤りがあると、予測も外れます。まずデータを整えてから、使いましょう。

AutoML（Automated Machine Learning）についてのみんなの疑問

AutoMLを使えば、専門家は要らなくなりますか？

要らなくなりません。役割が変わります。モデル選びの手間は減りますが、目的の設定や、結果が業務で通用するかの判断には、データを理解した人が必要です。

AutoMLの結果は、必ず精度が高いのですか？

必ず高いとは言えません。データしだいです。自動で試せる範囲の中で、よい結果を探す仕組みです。データが少ない、偏っているといった場合は、期待した精度に届きません。

AutoMLは、どんなサービスがありますか？

大手のクラウドの多くが、機能の一つに含めます。Google CloudやAzureなどが、AutoMLの機能を用意しています。名称や機能は変わるため、各社の最新の案内で確認してください。

AI関連の用語集【まとめ】

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