Как было сказано ранее, автоматизированное машинное обучение фактически автоматизирует процесс: предварительную обработку данных, извлечение признаков, выбор наиболее продуктивной модели и развертывание. И вся работа по предварительной обработке станет встроенной.

Как мы знаем, оптимальность и производительность модели машинного обучения или классификатора сильно зависят от значений гиперпараметров, таких как скорость обучения, размер пакета и т. д. Поэтому ручная настройка значений гиперпараметров требует очень много времени. Однако, если мы используем автоматизированное машинное обучение, потребуется гораздо меньше времени и усилий для выбора лучших гиперпараметров для модели.

Автоматизированное машинное обучение экономит ваше время и деньги при создании классификаторов и моделей машинного обучения с высокой эффективностью, что означает, что они предоставляют вам улучшенные модели с высокой точностью за короткий промежуток времени, поскольку экономится много времени в процессе предварительной обработки, разработки и тестирование моделей машинного обучения и автоматизация повторяющихся задач.

Автоматическое машинное обучение позволяет компаниям и организациям в любой отрасли использовать преимущества машинного обучения.

Не у всех компаний есть бюджет или средства для найма специалистов по данным. Но при использовании автоматизированного машинного обучения не нужно будет нанимать много специалистов по обработке и анализу данных или специалистов по машинному обучению.

Еще одним преимуществом автоматизированного машинного обучения является то, что оно делает технологию доступной для всех в компании или организации.

Благодаря автоматизированному машинному обучению компаниям не нужно заниматься кодированием, и это значительно повышает производительность, потому что таким образом у ученых и экспертов по данным появляется гораздо больше времени, чтобы сосредоточиться на более важных бизнес-задачах и решать более сложные проблемы, поскольку повторяющийся процесс построение моделей машинного обучения автоматизировано.

Автоматизированное машинное обучение полезно, когда вашей компании нужны некоторые сведения из данных, но нет специалистов по машинному обучению для выполнения этой работы. Потому что с автоматическим машинным обучением вам не нужны знания о машинном обучении, и это позволяет всем в вашей компании запускать сложные модели классификации и дает возможность иметь полный доступ к технологии машинного обучения.

Вот несколько примеров использования автоматизированных приложений машинного обучения в повседневной жизни:

  • Гостиница: можно легко определить, что люди думают о вашем отеле и какие положительные и отрицательные стороны по мнению большинства людей, предоставив отзывы и комментарии приложению ML в качестве данных и позволив ему построить лучший классификатор, который может классифицировать хорошие /плохие моменты для вас.
  • Здравоохранение: Распределяйте запросы на прием, поступающие от пациентов, в зависимости от их симптомов, соответствующим врачам. Вы можете построить свою собственную модель, которая прогнозирует подходящих врачей для каждого пациента с учетом его симптомов, но очень важно назначать приемы нужным врачам, поэтому вам нужна модель с точными прогнозами и высокой точностью. Используя автоматизированное машинное обучение, вы можете доверять результатам модели, потому что вы можете легко обучить и протестировать свою модель в кратчайшие сроки, а затем использовать ее на новых данных.
  • Твиттер: вы можете классифицировать сотни твитов, которые ваша компания получает каждый день, чтобы узнать отзывы и мнения людей о вашей работе и улучшить свою компанию. Вы можете легко создать свою собственную модель классификации с высокой точностью, используя автоматизированное приложение для машинного обучения, и сэкономить много времени, усилий и денег.

Зарегистрируйтесь сегодня или Закажите бесплатную демоверсию