Maschinelles Lernen (ML) hat Branchen revolutioniert, indem es Unternehmen ermutigt, aus Daten zu lernen und kluge Entscheidungen zu treffen. Aber das Erstellen von ML-Modellen kann schwierig und zeitaufwändig sein. Sie müssen sich mit Feature Engineering, Hyperparameter-Tuning, Algorithmenauswahl und Datenvorverarbeitung auskennen.
Hier kommt automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) ins Spiel. Es vereinfacht den gesamten Prozess und fördert die Verwendung fortschrittlicher Vorhersagemodelle.
Laut AI Multiple Research geben 61 % der
Unternehmen an, dass sie AutoML-Software implementiert haben oder dabei sind, diese zu implementieren. 25 % der Unternehmen geben an, dass sie planen, AutoML innerhalb des nächsten Jahres einzuführen. Diese Zahlen beweisen also, dass automatisiertes maschinelles Lernen eine unverzichtbare Lösung für diejenigen ist, die KI und ML in ihrem Unternehmen einsetzen.
Was also ist AutoML, was sind seine wichtigsten Tools und Anwendungen und wie können Sie seine Vorteile für Ihr Unternehmen optimal nutzen? Darauf gehen wir weiter unten ein, also lesen Sie weiter.
Was ist AutoML?
Automatisiertes maschinelles Lernen, auch Telefonnummernbibliothek als automatisiertes ML oder AutoML bezeichnet , ist eine neue Technologie zur Automatisierung von Aufgaben des maschinellen Lernens, zur Beschleunigung des Modellerstellungsprozesses, zur Unterstützung von Datenwissenschaftlern bei der Konzentration auf Aufgaben mit höherer Wertschöpfung und zur Verbesserung der Genauigkeit von ML-Modellen. AutoML versucht, Teile des Data-Science-Workflows zu automatisieren und zu datengesteuerten Entscheidungen beizutragen.
Automatisiertes maschinelles Lernen ist ein automatisierter Prozess zur Auswahl des Modellalgorithmus, zur Optimierung der Hyperparameter, zur Modellierung durch Iterationen und zur Modellbewertung. Diese Technologie zielt nicht darauf ab, Datenwissenschaftler zu ersetzen, sondern sie von sich wiederholenden Aufgaben zu befreien.
AutoMl erfreut sich aufgrund seiner Funktionen wachsender Nachfrage:
Benutzerfreundlichkeit: Bereitstellung von maschinellem Lernen als Werkzeug für Nicht-Maschinenlernexperten;
Produktivität: Steigerung der 1000 mobile phone numbers Produktivität von Ingenieuren für maschinelles Lernen;
Leistung: Bessere Modelle für maschinelles Lernen finden.
Mit dem Aufkommen des automatisierten maschinellen Lernens hat eine neue Ära der Forschung und Entwicklung sowie der Entwicklung von Geschäftsanwendungen begonnen. Bei AutoML geht es darum, Lösungen zu generieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen, maschinelles Lernen zugänglicher zu machen, den menschlichen Fachaufwand zu reduzieren und die Modellleistung im Allgemeinen zu verbessern.
Die wichtigsten Vorteile des automatisierten maschinellen Lernens sind folgende:
Demokratisierung: ML-Funktionen Лепшыя праграмы для продажаў для спецыялістаў па продажах werden für Laien zugänglich;
Fehlerreduzierung: Vermeidung möglicher Fehler durch menschliches Eingreifen;
Steigerung der Effizienz: ML automatisiert die Ausführung sich wiederholender Aufgaben;
Optimierung: ML stimmt Hyperparameter ab;
Management: Verwalten der zukünftigen Nutzung des Modells und mehr.
