自動機械学習でのデータの特徴量化

[アーティクル]
09/04/2024

この記事では、自動機械学習 (AutoML) 実験用に Azure Machine Learning のデータ特徴量化設定をカスタマイズする方法について説明します。

特徴エンジニアリングと特徴量化

トレーニングデータは行と列で構成されています。各行は観測またはレコードで、各行の列は各レコードを表す特徴です。通常は、予測モデルを作成するために選択されるのは、データ内のパターンを最もよく特徴付ける特徴です。

生のデータフィールドの多くはモデルのトレーニングに直接使用できますが、多くの場合、データ内のパターンをより適切に識別する情報を提供するその他の (エンジニアリングされた) 特徴を作成する必要があります。このプロセスは特徴エンジニアリングと呼ばれます。データのドメイン知識を活用して特徴を作成し、次にそれが、機械学習アルゴリズムの学習向上に寄与します。

Azure Machine Learning では、特徴エンジニアリングを容易にするために、データのスケーリングと正規化の手法が適用されます。自動機械学習 (ML) の実験では、これらの手法と特徴エンジニアリングが、まとめて特徴量化と呼ばれています。

前提条件

この記事は、自動 ML の実験を構成する方法についての知識が既にある読者を対象としています。

重要

この記事の Python コマンドでは、最新の azureml-train-automl パッケージバージョンが必要です。

最新の azureml-train-automl パッケージをローカル環境にインストールします。
最新の azureml-train-automl パッケージの詳細については、リリースノートを参照してください。

構成については、次の記事を参照してください。

コードファーストエクスペリエンスの場合: Python を使用して AutoML トレーニングを設定する
コードなしのエクスペリエンスの場合: Studio UI を使用して表形式データのコードなしの AutoML トレーニングを設定する

特徴量化を構成する

自動機械学習におけるあらゆる実験では、自動スケーリングと正規化の手法が既定でデータに適用されます。これらの手法は、さまざまなスケールの特徴に反応する "特定" のアルゴリズムを支援する特徴量化の一種です。 "欠損値の補完"、"エンコード"、"変換" などの特徴量化も追加で有効にできます。

注意

自動機械学習の特徴量化の手順 (機能の正規化、欠損データの処理、テキストから数値への変換など) は、基になるモデルの一部になります。このモデルを予測に使用する場合、トレーニング中に適用されたのと同じ特徴量化の手順が入力データに自動的に適用されます。

Python SDK を使用して構成した実験では、特徴量化の設定を有効または無効にできるほか、実験に使用する特徴量化手順をさらに指定することもできます。 Azure Machine Learning Studio を使用している場合は、特徴量化を有効にする手順に関する記事を参照してください。

次の表は、AutoMLConfig クラスで featurization に使用できる設定を示したものです。

特徴量化の構成	説明
`"featurization": 'auto'`	前処理の一環として、データガードレールと特徴量化の手順が自動的に実行されることを示します。これは、既定の設定です。
`"featurization": 'off'`	特徴量化手順が自動的に行われないことを指定します。
`"featurization": 'FeaturizationConfig'`	カスタマイズした特徴量化手順を使用することを指定します。特徴付けをカスタマイズする方法の詳細。

自動特徴付け

以下の表は、データに対して自動的に適用される手法の一覧です。これらの手法は、SDK またはスタジオ UI を使用して構成された実験に適用されます。この動作を無効にするには、AutoMLConfig オブジェクトで "featurization": 'off' を設定します。

注意

AutoML で作成されたモデルを ONNX モデルにエクスポートする予定がある場合、アスタリスク ("*") で示された特徴量化オプションのみが ONNX 形式でサポートされます。モデルの ONNX への変換の詳細についてご確認ください。

特徴量化の手順	説明
高カーディナリティまたは差異なしの特徴の削除*	これらの特徴をトレーニングセットと検証セットから削除します。これには、まったく値が存在しない特徴、すべての行の値が同じである特徴、高いカーディナリティ (ハッシュ、ID、GUID など) の特徴に適用します。
欠損値の補完*	数値特徴の場合、その列の平均値で補完します。カテゴリ特徴の場合、出現回数が最も多い値で補完します。
その他の特徴の生成*	DateTime の特徴:年、月、日、曜日、年の通算日、四半期、年の通算週、時間、分、秒。予測タスクの場合、次の追加の DateTime 機能が作成されます: ISO の年、半期、カレンダーの月の文字列、週、曜日の文字列、四半期の日、年の日、午前/午後 (時間が正午 (午後 12 時) より前の場合は 0、それ以外の場合は 1)、午前/午後の文字列、時間 (12 時間ベース) テキストの特徴:ユニグラム、バイグラム、トライグラムに基づく期間の頻度。詳細については、BERT を使用してこれを実行する方法に関する記事を参照してください。
変換とエンコード*	一意の値がほとんどない数値特徴を、カテゴリ特徴に変換します。カーディナリティの低いカテゴリ特徴の場合、ワンホットエンコードが使用されます。カーディナリティが高いカテゴリ特徴の場合、ワンホットハッシュエンコードが使用されます。
ワードの埋め込み	事前トレーニングされたモデルを使用してテキストトークンのベクトルをセンテンスベクトルに変換するテキスト特徴抽出器です。ドキュメント内の各ワードの埋め込みベクトルは、ドキュメント特徴ベクトルを生成するために他のものと集約されます。
クラスターの距離	k-means クラスタリングモデルを、すべての数値列を対象にトレーニングします。 k 個の新しい特徴 (クラスターごとに 1 つの新しい数値特徴) が生成されます。各クラスターの重心までの各サンプルの距離が含まれます。

自動化されたすべての機械学習実験において、アルゴリズムが十分に実行されるよう、自動的にデータの規模が調整され、正規化されます。モデルトレーニングの間、次のいずれかのスケーリング手法または正規化手法が各モデルに適用されます。

スケーリングと処理	説明
StandardScaleWrapper	中間を取り除き、単位差異に合わせてスケールを変更することで特徴を正規化します
MinMaxScalar	その列の最小と最大で各特徴のスケールを変更することで特徴を変換します
MaxAbsScaler	その最大絶対値で各特徴のスケールを変更します
RobustScalar	分位範囲で特徴のスケールを変更します
PCA	データの特異値分解を利用した線形次元削減により、低いほうの次元空間にデータを投影させます
TruncatedSVD	このトランスフォーマーは端数を切り捨てた特異値分解 (SVD) によって線形次元削減を実行します。 PCA とは異なり、この推定では、特異値分解を計算する前にデータを中心に置くことはありません。つまり、scipy.sparse マトリックスを効率的に使用できます。
SparseNormalizer	その標準 (l1 または l2) が 1 に等しくなるよう、ゼロ以外の要素を少なくとも 1 つ有する各サンプルのスケールが他のサンプルに依存せずに変更されます。

データガードレール

"データガードレール" は、データの潜在的な問題 (欠損値、クラスの不均衡など) を特定するのに役立ちます。また、改善された結果を得るために是正措置を取るのにも役立ちます。

データガードレールは次の場合に適用されます。

SDK での実験: AutoMLConfig オブジェクトで "featurization": 'auto' パラメーターまたは validation=auto パラメーターが指定されているとき。
Studio での実験: [自動特徴量化] が有効になっているとき。

実験に対するデータガードレールは、次のようにして確認できます。

SDK を使用して実験を送信するときに、show_output=True を設定します。
Studio で、自動 ML 実行の [Data guardrails](データガードレール) タブを確認します。

データガードレールの状態

データガードレールには、3 つの状態のいずれかが表示されます。

State	説明
成功	データの問題は検出されませんでした。ユーザーの操作は不要です。
完了	データに変更が適用されました。 AutoML で行われた修正アクションをレビューし、変更が予想される結果と一致することを確認することをお勧めします。
通知済み	データの問題が検出されましたが、修復できませんでした。修正して問題を解決することをお勧めします。

サポートされているデータガードレール

次の表では、現在サポートされているデータガードレールと、実験を送信するときに表示される可能性がある関連する状態について説明します。

ガードレール	Status	トリガーの条件
欠損特徴量値の補完	で渡した完了	トレーニングデータで、不足している機能の値が検出されませんでした。不足している値の補完の詳細を確認してください。不足している特徴の値が、トレーニングデータで検出され、補完されました。
高カーディナリティの特徴の検出	で渡した完了	入力が分析され、高カーディナリティの特徴は検出されませんでした。高カーディナリティの特徴が入力で検出され、処理されました。
検証分割処理	完了	検証構成は `'auto'` に設定されており、トレーニングデータには "20,000 行未満" が含まれていました。トレーニング済みモデルの各イテレーションは、クロス検証を使用して検証されました。検証データの詳細を確認してください。検証構成は `'auto'` に設定されており、トレーニングデータには "20,000 行超" が含まれていました。入力データはトレーニングデータセットと検証データセットに分割され、モデルが検証されます。
クラス均衡の検出	で渡した通知済み完了	入力が分析され、すべてのクラスがトレーニングデータ内で均衡が取られます。サンプルの数と比率によって測定され、データセット内で各クラスに適正な表現がある場合、データセットは均衡が取れていると見なされます。入力で、不均衡なクラスが検出されました。モデルのバイアスを修正するには、バランスの問題を修正します。不均衡なデータの詳細を確認してください。入力で不均衡なクラスが検出され、スイープロジックによって分散の適用が決定されました。
メモリの問題の検出	で渡した完了	選択された値 (期間、ラグ、ローリングウィンドウ) が分析され、潜在的なメモリ不足の問題は検出されませんでした。時系列予測構成の詳細を確認してください。選択された値 (期間、ラグ、ローリングウィンドウ) が分析され、実験でメモリが不足する可能性があります。ラグまたはローリングウィンドウの構成がオフになっています。
頻度の検出	で渡した完了	時系列が分析され、すべてのデータポイントが検出済みの頻度でアラインされます。時系列が分析され、検出された頻度にアラインしないデータポイントが検出されました。このようなデータポイントはデータセットから削除されました。
クロス検証	完了	AutoML によってトレーニングされたモデルを正確に評価するために、モデルがトレーニングされていないデータセットを使用します。そのため、ユーザーが明示的な検証データセットを提供しない場合は、これを実現するためにトレーニングデータセットの一部が使用されます。小さいデータセット (サンプル数が 20,000 未満) の場合は、クロス検証が使用されます。それ以外の場合は、トレーニングデータから 1 つの提示されたセットが分割され、検証データセットとして使用されます。そのため、入力データでは、トレーニングサンプルの数が 1000 未満の場合は 10 個のフォールドを使用してクロス検証を使用し、他のすべてのケースでは 3 つのフォールドを使用します。
トレーニングテストデータの分割	完了	AutoML によってトレーニングされたモデルを正確に評価するために、モデルがトレーニングされていないデータセットを使用します。そのため、ユーザーが明示的な検証データセットを提供しない場合は、これを実現するためにトレーニングデータセットの一部が使用されます。小さいデータセット (サンプル数が 20,000 未満) の場合は、クロス検証が使用されます。それ以外の場合は、トレーニングデータから 1 つの提示されたセットが分割され、検証データセットとして使用されます。入力データはトレーニングデータセットと提示された検証データセットに分割されます。
時系列 ID の検出	で渡した修正済み	データセットが分析され、重複する時間インデックスは検出されませんでした。データセットに複数の時系列が見つかり、データセット用に時系列識別子が自動的に作成されました。
時系列集計	で渡した修正済み	データセットの頻度は、ユーザーが指定した頻度に合わせて調整されます。集計は実行されませんでした。データはユーザーが指定した頻度に適合するように集計されました。
短い系列の処理	で渡した修正済み	自動 ML により、入力データの各系列に、トレーニングを続行するために十分なデータポイントが検出されました。自動 ML で、一部の系列にモデルをトレーニングするのに十分なデータポイントが含まれていないことが検出されました。トレーニングを続行するために、これらの短い系列が削除されるか、埋め込まれました。

特徴量化のカスタマイズ

ML モデルのトレーニングに使用されたデータと特徴から適切な予測が得られるよう、特徴量化の設定をカスタマイズすることができます。

特徴量化をカスタマイズするには、AutoMLConfig オブジェクト内で "featurization": FeaturizationConfig を指定します。 Azure Machine Learning Studio を実験に使用している場合、方法に関する記事を参照してください。予測のタスクの種類用に特徴量化をカスタマイズするには、予測の方法に関する記事を参照してください。

サポートされるカスタマイズは次のとおりです。

カスタマイズ	定義
列の目的の更新	指定した列の自動検出された特徴の種類をオーバーライドします。
トランスフォーマーパラメーターの更新	指定したトランスフォーマーのパラメーターを更新します。現在、Imputer (平均値、最頻値、中央値) と HashOneHotEncoder がサポートされています。
列の削除	特徴量化から削除する列を指定します。
ブロックトランスフォーマー	特徴量化プロセスで使用されるブロックトランスフォーマーを指定します。

注意

列の削除機能は、SDK バージョン 1.19 以降は非推奨となっています。データセットの列は、自動 ML 実験で使用する前に、データクレンジングの一部として削除してください。

次の API 呼び出しを使用して、FeaturizationConfig オブジェクトを作成します。

featurization_config = FeaturizationConfig()
featurization_config.blocked_transformers = ['LabelEncoder']
featurization_config.drop_columns = ['aspiration', 'stroke']
featurization_config.add_column_purpose('engine-size', 'Numeric')
featurization_config.add_column_purpose('body-style', 'CategoricalHash')
#default strategy mean, add transformer param for 3 columns
featurization_config.add_transformer_params('Imputer', ['engine-size'], {"strategy": "median"})
featurization_config.add_transformer_params('Imputer', ['city-mpg'], {"strategy": "median"})
featurization_config.add_transformer_params('Imputer', ['bore'], {"strategy": "most_frequent"})
featurization_config.add_transformer_params('HashOneHotEncoder', [], {"number_of_bits": 3})

特徴量化の透過性

すべての AutoML モデルには、特徴量化が自動的に適用されます。特徴量化には、自動化された特徴エンジニアリング ("featurization": 'auto' の場合) およびスケーリングと正規化が含まれます。それにより、選択したアルゴリズムとそのハイパーパラメーター値が影響を受けます。 AutoML によって、モデルに適用された内容を確実に把握するためのさまざまな方法がサポートされています。

次の予測例を考えてみましょう。

次の 4 つの入力特徴があります。A (数値)、B (数値)、C (数値)、D (DateTime)。
数値の特徴 C は、すべて一意の値を持つ ID 列であるためドロップされます。
数値の特徴 A と B には欠損値があるため、平均値で補完されます。
DateTime の特徴 D は、11 の異なるエンジニアリングされた特徴に特徴付けされます。

この情報を取得するには、自動 ML 実験の実行からの fitted_model 出力を使用します。

automl_config = AutoMLConfig(…)
automl_run = experiment.submit(automl_config …)
best_run, fitted_model = automl_run.get_output()

自動化された特徴エンジニアリング

get_engineered_feature_names() からはエンジニアリングされた特徴の名前の一覧が返されます。

注意

task='forecasting' に 'timeseriestransformer' を使用するか、'regression' または 'classification' タスクに 'datatransformer' を使用します。

fitted_model.named_steps['timeseriestransformer']. get_engineered_feature_names ()

このリストには、すべてのエンジニアリングされた特徴の名前が含まれます。

['A', 'B', 'A_WASNULL', 'B_WASNULL', 'year', 'half', 'quarter', 'month', 'day', 'hour', 'am_pm', 'hour12', 'wday', 'qday', 'week']

get_featurization_summary() からは、すべての入力特徴について、特徴量化の概要が返されます。

fitted_model.named_steps['timeseriestransformer'].get_featurization_summary()

出力

[{'RawFeatureName': 'A',
  'TypeDetected': 'Numeric',
  'Dropped': 'No',
  'EngineeredFeatureCount': 2,
  'Tranformations': ['MeanImputer', 'ImputationMarker']},
 {'RawFeatureName': 'B',
  'TypeDetected': 'Numeric',
  'Dropped': 'No',
  'EngineeredFeatureCount': 2,
  'Tranformations': ['MeanImputer', 'ImputationMarker']},
 {'RawFeatureName': 'C',
  'TypeDetected': 'Numeric',
  'Dropped': 'Yes',
  'EngineeredFeatureCount': 0,
  'Tranformations': []},
 {'RawFeatureName': 'D',
  'TypeDetected': 'DateTime',
  'Dropped': 'No',
  'EngineeredFeatureCount': 11,
  'Tranformations': ['DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime',ateTime','DateTime','DateTime']}]

出力	定義
RawFeatureName	指定されたデータセットの入力特徴/列の名前。
TypeDetected	検出された入力特徴のデータ型。
Dropped	入力特徴がドロップされたか、または使用されたかを示す。
EngineeringFeatureCount	自動化された特徴エンジニアリングの変換によって生成された特徴の数。
変換	エンジニアリングされた特徴を生成するために入力特徴に適用される変換の一覧。

スケーリングと正規化

パイプラインのスケーリングと正規化および選択したアルゴリズムとハイパーパラメーター値を理解するには、fitted_model.steps を使用します。

次のサンプル出力は、選択した実行の fitted_model.steps を実行したものです。

[('RobustScaler', 
  RobustScaler(copy=True, 
  quantile_range=[10, 90], 
  with_centering=True, 
  with_scaling=True)), 

  ('LogisticRegression', 
  LogisticRegression(C=0.18420699693267145, class_weight='balanced', 
  dual=False, 
  fit_intercept=True, 
  intercept_scaling=1, 
  max_iter=100, 
  multi_class='multinomial', 
  n_jobs=1, penalty='l2', 
  random_state=None, 
  solver='newton-cg', 
  tol=0.0001, 
  verbose=0, 
  warm_start=False))]

詳細情報を取得するには、次のヘルパー関数を使用します。

from pprint import pprint

def print_model(model, prefix=""):
    for step in model.steps:
        print(prefix + step[0])
        if hasattr(step[1], 'estimators') and hasattr(step[1], 'weights'):
            pprint({'estimators': list(e[0] for e in step[1].estimators), 'weights': step[1].weights})
            print()
            for estimator in step[1].estimators:
                print_model(estimator[1], estimator[0]+ ' - ')
        elif hasattr(step[1], '_base_learners') and hasattr(step[1], '_meta_learner'):
            print("\nMeta Learner")
            pprint(step[1]._meta_learner)
            print()
            for estimator in step[1]._base_learners:
                print_model(estimator[1], estimator[0]+ ' - ')
        else:
            pprint(step[1].get_params())
            print()

このヘルパー関数によって、特定のアルゴリズムとして LogisticRegression with RobustScalar を使用している特定の実行に対して、次の出力が返されます。

RobustScaler
{'copy': True,
'quantile_range': [10, 90],
'with_centering': True,
'with_scaling': True}

LogisticRegression
{'C': 0.18420699693267145,
'class_weight': 'balanced',
'dual': False,
'fit_intercept': True,
'intercept_scaling': 1,
'max_iter': 100,
'multi_class': 'multinomial',
'n_jobs': 1,
'penalty': 'l2',
'random_state': None,
'solver': 'newton-cg',
'tol': 0.0001,
'verbose': 0,
'warm_start': False}

クラスの確率を予測する

自動 ML を使用して生成されたモデルにはすべて、オープンソースの元のクラスの機能をミラー化するラッパーオブジェクトがあります。自動 ML によって返されるほとんどの分類モデルラッパーオブジェクトは、predict_proba() 関数を実装しています。これは特徴 (X 値) の配列に似た、または疎行列のデータサンプルを受け入れ、各サンプルの n 次元配列と、それぞれのクラスの確率を返します。

同じ呼び出しを使用して最適な実行済みの適合モデルを取得したことを前提として、適合モデルから直接 predict_proba() を呼び出して、モデルの種類に応じて適切な形式で X_test サンプルを指定することができます。

best_run, fitted_model = automl_run.get_output()
class_prob = fitted_model.predict_proba(X_test)

基になるモデルが predict_proba() 関数をサポートしていない場合、または形式が正しくない場合は、モデルクラス固有の例外がスローされます。さまざまな種類のモデルに対してこの関数を実装する方法の例については、RandomForestClassifier と XGBoost のリファレンスドキュメントを参照してください。

自動 ML での BERT 統合

BERT は、自動 ML の特徴量化層で使用されます。この層では、列にフリーテキストやその他の種類のデータ (タイムスタンプや単純な数値など) が含まれている場合は、それに応じて特徴量化が適用されます。

BERT の場合、モデルはユーザー指定のラベルを使用して微調整およびトレーニングされます。ここから、ドキュメント埋め込みが、タイムスタンプベースの特徴 (曜日) などの他の特徴と同様に、特徴として出力されます。

「Python を使用して自然言語処理モデルをトレーニングする AutoML を設定する」を参照してください。

BERT を呼び出す手順

BERT を呼び出すには、automl_settings に enable_dnn: True を設定し、GPU コンピューティング (vm_size = "STANDARD_NC6"、またはそれ以上の GPU) を使用します。 CPU コンピューティングを使用した場合、AutoML によって、BERT ではなく BiLSTM DNN 特徴抽出器が有効になります。

BERT の場合は、自動化された ML で次の手順が行われます。

すべてのテキスト列の前処理とトークン化。たとえば、StringCast トランスフォーマーは、最終的なモデルの特徴量化の概要内にあります。モデルの特徴量化の概要を生成する方法の例については、こちらのノートブックを参照してください。
すべてのテキスト列を 1 つのテキスト列に連結します。そのため、最終的なモデル内では StringConcatTransformer になります。

BERT の実装では、トレーニングサンプルのテキストの長さの合計は 128 トークンに制限されています。つまり、すべてのテキスト列を連結した長さは、最大で 128 トークンになることが理想です。複数の列がある場合は、この条件が満たされるように各列を切り詰める必要があります。それ以外の場合、長さが 128 トークンを超える連結列については、BERT のトークナイザー層により、この入力は 128 トークンに切り詰められます。
特徴量スイープの一部として、AutoML で BERT がデータサンプルのベースライン (bag-of-words 特徴量) と比較されます。 この比較では、BERT によって精度が向上するかどうかが判断されます。 BERT のパフォーマンスがベースラインよりも高い場合、AutoML でデータ全体に対して BERT がテキスト特徴量化に使用されます。その場合は、最終的なモデルに PretrainedTextDNNTransformer が表示されます。

BERT は通常、他の特徴抽出器よりも長く実行されます。パフォーマンスを向上させるには、RDMA 機能に STANDARD_NC24r または STANDARD_NC24rs_V3 を使用することをお勧めします。

AutoML によって、可能な場合、BERT トレーニングが複数のノードに分散されます (最大 8 ノードまで)。これは、AutoMLConfig オブジェクトで max_concurrent_iterations パラメーターを 1 より大きく設定することによって、行うことができます。

AutoML で BERT に対してサポートされている言語

AutoML では現在約 100 の言語がサポートされており、データセットの言語に応じて、適切な BERT モデルが選択されます。ドイツ語のデータの場合は、ドイツ語の BERT モデルが使用されます。英語の場合は、英語の BERT モデルが使用されます。その他のすべての言語では、多言語 BERT モデルが使用されます。

次のコードでは、データセットの言語が deu (ISO 分類でドイツ語を示す 3 文字の言語コード) に指定されているため、ドイツ語の BERT モデルがトリガーされます。

from azureml.automl.core.featurization import FeaturizationConfig

featurization_config = FeaturizationConfig(dataset_language='deu')

automl_settings = {
    "experiment_timeout_minutes": 120,
    "primary_metric": 'accuracy',
# All other settings you want to use
    "featurization": featurization_config,
    
    "enable_dnn": True, # This enables BERT DNN featurizer
    "enable_voting_ensemble": False,
    "enable_stack_ensemble": False
}

次の方法で共有

自動機械学習でのデータの特徴量化

特徴エンジニアリングと特徴量化

前提条件

特徴量化を構成する

自動特徴付け

データガードレール

データガードレールの状態

サポートされているデータガードレール

特徴量化のカスタマイズ

特徴量化の透過性

自動化された特徴エンジニアリング

スケーリングと正規化

クラスの確率を予測する

自動 ML での BERT 統合

BERT を呼び出す手順

AutoML で BERT に対してサポートされている言語

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

自動機械学習でのデータの特徴量化

特徴エンジニアリングと特徴量化

前提条件

特徴量化を構成する

自動特徴付け

データ ガードレール

データ ガードレールの状態

サポートされているデータ ガードレール

特徴量化のカスタマイズ

特徴量化の透過性

自動化された特徴エンジニア リング

スケーリングと正規化

クラスの確率を予測する

自動 ML での BERT 統合

BERT を呼び出す手順

AutoML で BERT に対してサポートされている言語

関連するコンテンツ

フィードバック

その他のリソース

データガードレール

データガードレールの状態

サポートされているデータガードレール

自動化された特徴エンジニアリング