La recherche de modèle (Model Search) est un cadre qui implémente des algorithmes AutoML pour la recherche d'architecture de modèles à grande échelle.

AutoML est un domaine de recherche dédié à l'automatisation des tâches manuelles associées à l'apprentissage automatique. L'automatisation de la conception de modèles d'apprentissage en profondeur, souvent appelée recherche d'architecture neuronale (NAS), nécessite que de nombreux modèles d'apprentissage en profondeur soient formés et évalués, ce qui peut être coûteux et prendre du temps.

Le système de recherche par modèle de Google veut résoudre ce problème. Il vise à aider les chercheurs à accélérer leur processus d'exploration pour trouver la bonne architecture de modèle pour leurs problèmes de classification (c'est-à-dire des DNN avec différents types de couches).

La bibliothèque vous permet de:

• Exécuter de nombreux algorithmes AutoML prêts à l'emploi sur vos données, y compris la recherche automatique de la bonne architecture de modèle, du bon ensemble de modèles et des meilleurs modèles.
• Comparer de nombreux modèles différents trouvés lors de la recherche.
• Créer votre propre espace de recherche pour personnaliser les types de couches dans vos réseaux de neurones.

Model Search est présenté dans ce billet de blog de Google.

Model Search est un logiciel sous licence Apache 2.0 disponible sur GitHub.