Hva er automatisert maskinlæring?
Automatisert maskinlæring (AutoML) er prosessen med å løse virkelige utfordringer ved å automatisere AI-basert maskinlæring — som bruker statistiske teknikker eller algoritmer for å gjøre det mulig for en datamaskin å bli bedre på det den gjør. AutoML kjører hele maskinlæringsområdet fra ende til ende, fra rå datasett til distribuerbar maskinlæringsmodell.
AutoML-programvare automatiserer flere maskinlæringsfunksjoner, inkludert å oppdage mønstre og strukturer, finne uvanlige datapunkter, forutsi verdier og kategorier og løse en rekke problemer.
Hva er forretningsfordelene ved automatisert maskinlæring?
Blant de mange forretningsfordelene med AutoML er:
- Å la bedrifter konsumere og forstå veldig store datamengder fra en rekke kilder.
- Gjør det mulig for ikke-eksperter å enkelt implementere maskinlæringsmodeller, teknikker og løsninger, og frigjør organisasjonens datavitere til å fokusere på mer komplekse problemer.
- Å akselerere leveransen av enklere løsninger som ofte leverer bedre enn manuelt utformede modeller.
- Å løse flere forretningsproblemer raskere ved å automatisere manuelle, kjedelige oppgaver — som å sammenligne dusinvis av modeller for å avdekke innsikt og prediksjoner — som ellers vil kreve uker eller måneder med arbeid av dataforskere.
- Å forbedre datavitenskapelig avkastning ved å utnytte den institusjonelle kunnskapen til data scientists og unngå tidsbruken og kostnaden som kreves for å skape verdi.
