تحليل سلسلة تحديات AutoML 2015–2018

تشمل مسابقة ChaLearn AutoML (تم ترتيب المؤلفين حسب الحروف الأبجدية حسب الاسم العائلي، باستثناء المؤلف الأول الذي قام بأغلب الكتابة، والمؤلف الثاني الذي أنتج معظم التحليلات العددية والرسوم البيانية) ست جولات من مسابقة تعلم الآلة ذات صعوبة متزايدة، مع مراعاة موارد حسابية محدودة. تبعتها مسابقة واحدة في مجال AutoML (PAKDD 2018). يختلف سياق AutoML عن المسابقات السابقة المتعلقة باختيار النماذج/اختيار المعلمات الفائقة، مثل المسابقة التي نظمتها سابقًا في NIPS 2006: إذ يهدف المشاركون إلى تطوير أنظمة تلقائية بالكامل وفعّالة من حيث الحوسبة، قادرة على التدريب والاختبار دون تدخل بشري، مع تقديم الشفرة البرمجية. يحلل هذا الفصل نتائج هذه المسابقات ويوفر تفاصيل حول المجموعات البيانات، التي لم تُكشف للمشاركين. تم مقارنة حلول الفائزين بشكل منهجي على جميع مجموعات البيانات من جميع الجولات، ومقارنتها بالخوارزميات القياسية لتعلم الآلة المتوفرة في scikit-learn. تم إتاحة جميع المواد المطروحة في هذا الفصل (البيانات والشفرات البرمجية) للعامة عبر الرابط: http://automl.chalearn.org/.