Automated Machine Learning - Bayesian Optimization, Meta-Learning & Applications

Automating machine learning by providing techniques that autonomously find the best algorithm, hyperparameter configuration and preprocessing is helpful for both researchers and practitioners. Therefore, it is not surprising that automated machine learning has become a very interesting field of research. Bayesian optimization has proven to be a very successful tool for automated machine learning. In the first part of the thesis we present different approaches to improve Bayesian optimization by means of transfer learning. We present three different ways of considering meta-knowledge in Bayesian optimization, i.e. search space pruning, initialization and transfer surrogate models. Finally, we present a general framework for Bayesian optimization combined with meta-learning and conduct a comparison among existing work on two different meta-data sets. A conclusion is that in particular the meta-target driven approaches provide better results. Choosing algorithm configurations based on the improvement on the meta-knowledge combined with the expected improvement yields best results. The second part of this thesis is more application-oriented. Bayesian optimization is applied to large data sets and used as a tool to participate in machine learning challenges. We compare its autonomous performance and its performance in combination with a human expert. At two ECML-PKDD Discovery Challenges, we are able to show that automated machine learning outperforms human machine learning experts. Finally, we present an approach that automates the process of creating an ensemble of several layers, different algorithms and hyperparameter configurations. These kinds of ensembles are jokingly called Frankenstein ensembles and proved their benefit on versatile data sets in many machine learning challenges. We compare our approach Automatic Frankensteining with the current state of the art for automated machine learning on 80 different data sets and can show that it outperforms them on the majority using the same training time. Furthermore, we compare Automatic Frankensteining on a large-scale data set to more than 3,500 machine learning expert teams and are able to outperform more than 3,000 of them within 12 CPU hours.Die Automatisierung des Maschinellen Lernens erlaubt es ohne menschliche Mitwirkung den besten Algorithmus, die dazugehörige beste Konfiguration und die optimale Vorverarbeitung des Datensatzes zu bestimmen und ist daher hilfreich für Anwender mit und ohne fachlichen Hintergrund. Aus diesem Grund ist es wenig überraschend, dass die Automatisierung des Maschinellen Lernens zu einem populären Forschungsgebiet aufgestiegen ist. Bayessche Optimierung hat sich als eins der erfolgreicheren Werkzeuge für das automatisierte Maschinelle Lernen hervorgetan. Im ersten Teil dieser Arbeit werden verschiedene Methoden vorge-stellt, die Bayessche Optimierung mittels Lerntransfer auch über Probleme hinweg verbessern kann. Es werden drei Möglichkeiten vorgestellt, um Wissen von zuvor adressierten Problemen auf neue zu Übertragen: Suchraumreduzierung, Initialisierung und transferierende Ersatzmodelle. Schließlich wird ein allgemeines Framework für Bayessche Optimierung beschrieben, welches existierende Meta-lernansätze berücksichtigt und mit schon existierenden Arbeiten auf zwei Meta-Datensätzen verglichen. Die beschriebenen Ansätze, die direkt die Meta-Zielfunktion optimieren, liefern tendenziell bessere Ergebnisse. Die Wahl der Algorithmuskonfiguration basierend auf Meta-Wissen kombiniert mit der zu erwartenen Verbesserung erweist sich als beste Methode. Der zweite Teil der Arbeit ist anwendungsorientierter. Bayessche Optimierung wird im Rahmen von Wettbewerben auf großen Datensätzen angewandt, um Algorithmen des Maschinellen Lernens zu optimieren. Es wird sowohl die eigenständige Leistung der automatisierten Methode als auch die Leistung in Kombination mit einem menschlichen Experten bewertet. Durch die Teilnahme an zwei ECML-PKDD Wettbewerben wird gezeigt, dass das automatisierte Verfahren menschliche Konkurrenten übertreffen kann. Abschließend wird eine Methode vorgestellt, die automatisch ein mehrschichtiges Ensemble erstellt, welches aus verschiedenen Algorithmen und entsprechenden Konfigurationen besteht. In der Vergangenheit hat sich gezeigt, dass diese Art von Ensemble die besten Vorhersagen liefern kann. Die beschriebende Methode zur automatisierten Erstellung dieser Ensemble wird mit Hilfe von 80 Datensätzen mit existierenden Konkurrenzansätzen verglichen und erreicht innerhalb derselben Zeit auf der Mehrzahl der Datensätze bessere Ergebnisse. Diese Methode wird zusätzlich mit 3.500 Teams von Experten des Maschinellen Lernens auf einem größeren Datensatz verglichen. Es zeigt sich, dass die automatisierte Methodik schon innerhalb von 12 CPU Stunden bessere Ergebnisse liefert als 3.000 der menschlichen Teilnehmer des Wettbewerbs