5分鐘搞定機器學習建模，智鈾科技-小智平臺免費試用

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AutoML的概念源自2012年學術(shù)界提出一個新觀點Programming by Optimization(PbO)，字面上的意思是指以最優(yōu)化程序開發(fā)，實質(zhì)上就是要解決建模時依賴人工的問題。

AutoML更大范圍內(nèi)為世人周知是因為谷歌Cloud AutoML Vision產(chǎn)品的發(fā)布，這款產(chǎn)品可以用AI設(shè)計AI，讓更多對機器學習了解有限的人，把Google級的AI技術(shù)運用到產(chǎn)品打磨中，從而降低了使用機器學習的門檻，這也是智鈾科技正在做的事情，不同的是，谷歌AutoML目前專注于圖像識別領(lǐng)域，智鈾科技目前主要以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，致力于為企業(yè)帶來全流程、自動化的建模和部署能力，幫助企業(yè)構(gòu)建人工智能核心，實現(xiàn)AI驅(qū)動。

目前，傳統(tǒng)行業(yè)使用機器學習仍面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

1、建模過程繁瑣

2、AI人才匱乏

3、人力成本大

4、算法設(shè)計周期長

5、系統(tǒng)實施維護困難

針對這些痛點，夏粉博士帶領(lǐng)智鈾科技團隊開發(fā)了自動化機器學習產(chǎn)品“小智”。

小智可以免費試用，支持上限為 200MB 的 CSV 訓練數(shù)據(jù)量、10MB的數(shù)據(jù)預(yù)測，無需編寫代碼，學習數(shù)學，就可以讓你親身體驗機器學習的魅力。模型精度也無需擔心，小智可以幫您完成簡單便捷、高質(zhì)高效的建模。

試用方法：進入智鈾科技官網(wǎng)，在產(chǎn)品頁面點擊免費試用即可

智鈾科技發(fā)布的自動化機器學習產(chǎn)品“小智”，可以自動構(gòu)建高精度模型，為用戶提供從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型調(diào)參、模型評估、模型預(yù)測到結(jié)果分析等一站式服務(wù)，其獨創(chuàng)的參數(shù)搜索算法解決了人工調(diào)參費時耗力的問題，獨創(chuàng)的特征工程算法，令組合特征挖掘效率提升上千倍。另外，小智還支持千億樣本、千億特征數(shù)據(jù)量，模型從淺層到深層靈活支持。

除了以獨創(chuàng)的算法實現(xiàn)了自動建模，小智在產(chǎn)品的交互方面也貫徹著簡單易用的原則，直觀的web界面允許任何人和小智進行交互，不需要AI背景，用戶也可以一鍵完成建模，內(nèi)置的可視化效果，如ROC曲線圖和準確&召回曲線，能夠使用戶對自己的業(yè)務(wù)有更深刻的理解。據(jù)某銀行客戶介紹：“在通用場景下，普通業(yè)務(wù)人員借助小智也能達到高級建模人員水平。”

隨著互聯(lián)網(wǎng)+時代的到來，大數(shù)據(jù)在企業(yè)的落地應(yīng)用正在快速增長，而數(shù)據(jù)安全，也成為眾多企業(yè)的顧慮，這也催生了企業(yè)對于私有化部署的需求。據(jù)悉，小智將以產(chǎn)品的形式提供給行業(yè)，除了支持公有云、SAAS模式外，還提供私有化部署。

AutoML仍然是一個在摸索中的新興領(lǐng)域，誰能搶占技術(shù)占領(lǐng)市場尤為重要。目前，智鈾科技已經(jīng)與金融、醫(yī)療、物聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)的公司合作為其提供服務(wù)，產(chǎn)品的功能應(yīng)用涵蓋點擊率預(yù)估、反欺詐偵測、市場精準營銷以及個性化推薦等，滿足不同場景的不同需求，同時產(chǎn)品的有效性經(jīng)過實踐驗證，不但能夠為企業(yè)帶來收入的增長并且節(jié)省成本。

整體建模流程

機器學習建模過程一般包含多個步驟，首先，數(shù)據(jù)科學家要對業(yè)務(wù)問題進行定義，抽象為數(shù)學問題;對獲取到的數(shù)據(jù)進行分析、理解、 清洗，劃分;其次進行特征工程，如特征衍生、特征組合、特征選擇等，然后才能開始進行建模、訓練、預(yù)測等。在小智平臺，用戶只需上傳數(shù)據(jù)，選定目標名稱，其余步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、調(diào)參、訓練及預(yù)測，得到分析結(jié)果，部署和監(jiān)控模型均由小智完成，實現(xiàn)真正端到端的全程自動機器學習。這大大減少了缺乏機器學習知識用戶的使用難度。

機器學習工作流圖(綠色圓柱塊表示數(shù)據(jù)，為整個工作流的基礎(chǔ)，藍色的方塊為一個簡單的建模流程，有簡單問題只需要走完藍色方塊就結(jié)束了，黃色的兩個方塊為模型需要上線，持續(xù)優(yōu)化改善的部分)

機器學習工作流如上圖所示，整個流程以數(shù)據(jù)為中心，循環(huán)往復(fù)。在使用小智的過程中，首先要收集建模需要的數(shù)據(jù)，可能是業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，也可能是從網(wǎng)上爬取的一些信息。我們可以將這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為csv寬表或txt文件，放在本地、數(shù)據(jù)庫或HDFS上，然后上傳至小智，對數(shù)據(jù)集的格式進行調(diào)整，例如編碼、分隔符、空值標識、首行是否為特征名稱等。至此，用戶負責的數(shù)據(jù)準備之前的步驟便完成了。

下一步為建立模型。當用戶上傳數(shù)據(jù)到小智平臺后，小智會檢查和清理數(shù)據(jù)，并且會以數(shù)據(jù)科學的角度給出所有特征的數(shù)據(jù)畫像。用戶選擇建模目標后就可以開始“一鍵式”自動化建模了。小智會依次完成從數(shù)據(jù)清洗、特征工程、調(diào)參、選擇最優(yōu)算法、搭建模型、模型評估、模型發(fā)布的全過程，實現(xiàn)真正的“一鍵式”建模。模型評估階段可以監(jiān)控模型的預(yù)測性能，當用戶認為預(yù)測結(jié)果不理想時可以選擇重新訓練模型以達到理想的預(yù)測結(jié)果。當用戶完成模型訓練并且選擇了合適的模型后，就可以部署模型了。 部署后，可以上傳CSV預(yù)測文件，對上傳的數(shù)據(jù)進行批量預(yù)測，或者使用模型API 進行實時預(yù)測。

案例分析

為了實際感受小智的效果，并了解它到底和人工建模相比有什么優(yōu)勢，我們使用一個廣告點擊預(yù)測案例來說明，即通過廣告系統(tǒng)的結(jié)構(gòu);流量預(yù)估：設(shè)備號、手機，區(qū)域(經(jīng)緯度)、訪問時間;廣告主專業(yè)：新型游戲等;創(chuàng)意特征;投放之后定向的特征;廣告位;環(huán)境等特征來預(yù)測某條投放廣告是否被點擊。

點擊率(click-through rate)是評價在線廣告效果的重要指標，對點擊率進行預(yù)測建模在線廣告商尤為重要。我們可以用歷史的廣告投放數(shù)據(jù)建立一個模型，輸入未來一段時間的廣告投放數(shù)據(jù)進行模型驗證。分別進行小智自動化建模和手動建模。

小智數(shù)據(jù)怎么做

該建模數(shù)據(jù)集是在線廣告點擊率預(yù)測競賽的數(shù)據(jù)，來自Kaggle競賽，通過廣告ID、是否點擊、位置欄位、網(wǎng)站域名、網(wǎng)站種類、應(yīng)用ID、應(yīng)用領(lǐng)域、設(shè)備編號等屬性來預(yù)測廣告是否被點擊。本案例分析中我們只截取了其中一部分數(shù)據(jù)集，并做了必要的數(shù)據(jù)清洗，每條樣本為一條廣告投放并且標記了是否被點擊的數(shù)據(jù)，最后一列“click”為目標，1表示點擊，0表示未點擊。已預(yù)先劃分好數(shù)據(jù)集，“train.csv”為訓練集，“test.csv”為預(yù)測集。訓練樣本集共320473個，預(yù)測樣本79527個，特征維度為23維。

在上傳數(shù)據(jù)階段，可以看到有一個虛線框，點擊虛線框火將文件拖拽至此即可實現(xiàn)上傳。虛線框中還有“點此下載測試數(shù)據(jù)”和“下載數(shù)據(jù)匿名化工具”兩個選項，我們提供了一些公開的測試數(shù)據(jù)可供用戶下載測試，加入用戶不想讓自己的數(shù)據(jù)上傳到公有云上，可以下載數(shù)據(jù)匿名化工具對數(shù)據(jù)進行簡單的加密，使得數(shù)據(jù)特征名稱、敏感特征值隱藏，而且不會影響模型效果。

上傳數(shù)據(jù)后，可以看到小智中的數(shù)據(jù)概覽，點擊“確定并生成畫像”進入到下一步，接著通過可視化操作選擇要預(yù)測的目標變量與可用的特征變量，保存特征列表后即可進行模型訓練。對于分類任務(wù)，特征變量可以分為類別型和數(shù)值型，小智可以自動檢測變量類型，用戶也可以根據(jù)需求自定義修改類型，這又會節(jié)省很多精力。

小智的上傳數(shù)據(jù)界面

原始訓練數(shù)據(jù)樣本集概覽

經(jīng)過匿名化處理的訓練數(shù)據(jù)樣本集概覽

確定目標變量無誤后，小智會根據(jù)目標變量自動分析模型類型，以及分析特征變量，并給出自動質(zhì)量修復(fù)方案。

數(shù)據(jù)畫像示例

小智建模怎么做

處理完數(shù)據(jù)后就可以開始建模了，小智全自動建模不需要用戶做任何操作，只要等待模型訓練完成即可。目前只支持二分類和回歸，主要采用常用的LR和GBDT算法，兼顧了性能與可解釋性。之后小智會進行自動建模、調(diào)參，用戶可以選擇模型中結(jié)果較好的一個。

模型訓練完后可以查看訓練足跡、模型評估、以及模型描述。

其中模型評估中有ROC曲線、Lift提升度、KS曲線、精確&召回曲線等指標，AUC等指標采用交叉驗證的計算值，Lift、KS等采用的是驗證集上計算出的指標。模型評估是我們評價模型好壞的標準，在預(yù)測數(shù)據(jù)集上也有同樣的一個評估模塊。在模型描述中我們有特征重要性查看和歸因解釋，我們可以看到在模型中排列在前面的一些特征，比如我們可以選擇top K進行重新建模，在以后收集數(shù)據(jù)時特別注重這些特征的完整性和正確性等。原因解釋可以查看預(yù)測正確的樣本的哪些屬性占主要正向原因，哪些屬性占主要的負向原因。還可以查看真實值和預(yù)測值相差最大的top K個樣本，查看是否是異常數(shù)據(jù)樣本。

模型描述中的特征重要度

模型描述中的原因解釋

小智部署怎么用

最后的部署就比較簡單了，確定最合適的訓練模型，然后選擇發(fā)布即可下載模型部署或者調(diào)用API，配合SDK使用進行預(yù)測就行了。一般小智可以通過數(shù)據(jù)源或 API 進行模型部署，其中數(shù)據(jù)源采用本地 CSV 文件。

與一般工程師人工建模效果對比

如下圖所示，通過運用小智建立的廣告點擊預(yù)測模型，在預(yù)測集上的AUC 可達到 0.7294，能夠較準確地識別出廣告流量是否被點擊，為廣告投放提供了重要支持;分析團隊在收集到相關(guān)數(shù)據(jù)后，利用小智平臺能夠在 1 小時內(nèi)迅速構(gòu)建出模型并完成預(yù)測;整個過程僅需要一名普通水平的數(shù)據(jù)分析師即可完成整個建模預(yù)測工作，不需要任何外部顧問，從而節(jié)約了大量成本。

在實際應(yīng)用中，小智不僅在廣告推薦領(lǐng)域，還有包括金融、能源、醫(yī)療、新零售、物流、制造、游戲等眾多領(lǐng)域的中都有很好的表現(xiàn)。

小智在預(yù)測集上的AUC 達到 0.7294

一般的算法工程師，借助開源算法庫sklearn中的GBDT、RF、LR、Adaboost，以及Xgboost五種算法模型進行建模分析?？吹浇ＰЧ詈玫哪Ｐ褪荊BDT，AUC只有0. 7108，小于小智自動建模的AUC 0.7294。

對比銀行某產(chǎn)品推薦的人工建模效果

建模場景： 預(yù)測目標客戶在1個月內(nèi)購買產(chǎn)品(5種產(chǎn)品)的可能性;

建模規(guī)模： 約3700萬戶;

建模數(shù)據(jù)： 根據(jù)客戶前一個月的表現(xiàn)，對5類產(chǎn)品的持有和未持有分開建立10個模型，每個數(shù)據(jù)集大小為200MB—8G;

建模效果： 與行內(nèi)建模團隊模型效果基本相符。建模效率提升了近10倍，在合作銀行中一個人工模型上線一般需要2月左右，小智只需要不到一周就能完成建模，且能和銀行內(nèi)已有應(yīng)用系統(tǒng)無縫融合。

對同一模型評價指標的分值，評估級別計算方法為: (小智分值-行內(nèi)基線)/行內(nèi)基線

最終效果對比表

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