AutoML konsolidiert die besten KI-Praktiken, um Data Science schrittweise zugänglich zu machen und gleichzeitig den Zeitaufwand für die Wertschöpfung zu reduzieren. Es gibt viele Aufgaben, bei denen maschinelles Lernen dem Menschen weit überlegen ist. Jede Branche nutzt maschinelles Lernen auf unterschiedliche Weise, um von dieser Spitzentechnologie zu profitieren. Was sind also die innovativsten AutoML-Anwendungen?
Betrugserkennung ist eine der grundlegendsten
Anwendungen des maschinellen Lernens. Die Zukunft des Einzelhandels kann ohne Online-Shopping nicht existieren. Mit dem Wachstum der E-Commerce-Branche und der zunehmenden Zahl von Menschen, die Kreditkarten als Zahlungsmethode verwenden, wird Kreditkartenbetrug zur häufigsten Art des Identitätsdiebstahls.
Eine weitere Anwendung von AutoML ist die Übersetzung. Die bekannteste Anwendung von ML in der automatisierten Übersetzung ist Googles GNMT (Google Neural Machine Translation). Flüssigkeit und Genauigkeit werden durch die Verwendung neuronaler Sprachverarbeitung (POS-Tagging, Named Entity Recognition und Chunking) erreicht.
KI spielt im Gesundheitswesen und insbesondere im medizinischen
Diagnosemanagement eine große Rolle . Ob es um die. Untersuchung kritischer medizinischer Parameter, die Prognose des. Krankheitsverlaufs Branchen-E-Mail-Liste auf Grundlage der extrahierten Informationen, die. Behandlungsplanung oder den Support geht, ML ist der Schlüssel zur effektiven Automatisierung aller regelmäßigen, manuellen und mühsamen Arbeitslasten.
Darüber hinaus werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um klinische Studien zu beschleunigen und das Risiko zu verringern.
Wenn Sie schon einmal die
Uber-Taxi-App verwendet haben, bedeutet das, dass Sie auch maschinelles Lernen genutzt haben. Die angepasste Anwendung von Uber erkennt automatisch den Standort eines Kunden und schlägt einen Zielort basierend auf seinen/ihren bisherigen Erfahrungen vor (ML-Berechnung basierend auf historischen Fahrtdaten).
Wenn wir über Transport 1000 mobile phone numbers sprechen, ist Tesla als Pionier der selbstfahrenden Autos (mit wenig oder keiner menschlichen Beteiligung) ebenfalls erwähnenswert. Seine aktuelle KI wird vom Hardwarehersteller NVIDIA betrieben, der auf dem Unsupervised Learning Algorithm basiert.
Vergleich von AutoML-Tools
Automatisiertes maschinelles Lernen hat einen langen Entwicklungsweg hinter sich, und viele großartige AutoML-Frameworks შეიმუშავეთ თქვენი წევრების რეგი entstehen gerade erst. Diese Tools sollen die Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen vereinfachen und es Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren ermöglichen, skalierbare Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Im Allgemeinen müssen AutoML-Tools in der Lage sein, Modelle mit einer breiten Palette von Algorithmen (Entscheidungsbäume, neuronale Netze usw.) zu erstellen und dem Endbenutzer ein verfeinertes Modell für maschinelles Lernen bereitzustellen.
