Hvordan kan en automatiseret maskinlæringsapplikation hjælpe dig på dit job?

Som tidligere nævnt automatiserer automatiseret maskinlæring faktisk processen: forbehandling af data, udtrækning af funktioner, valg af den mest produktive model og implementering. Og alt forbehandlingsarbejde vil blive indbygget.

Som vi ved, er optimalitet og ydeevne for en maskinlæringsmodel eller en klassifikator meget afhængig af hyperparameterværdier som læringsrate, batchstørrelse osv. Det er derfor en meget tidskrævende proces at justere hyperparameterværdierne manuelt. Men hvis vi bruger automatiseret maskinlæring, kræver det langt mindre tid og kræfter at vælge de bedste hyperparametre for modellen.

Automatiseret maskinlæring sparer din tid og dine penge, mens du opbygger klassifikatorer og maskinlæringsmodeller med høj effektivitet, hvilket betyder, at de giver dig forbedrede modeller med høj nøjagtighed på kort tid, fordi meget tid spares i processen med forbehandling, udvikling og test af maskinlæringsmodellerne og ved at automatisere de gentagne opgaver.

Auto maskinlæring gør det muligt og tilgængeligt for virksomheder og organisationer i alle brancher at udnytte fordelene ved maskinlæring.

Ikke alle virksomheder har budgettet eller faciliteterne til at ansætte dataforskere. Men med automatiseret maskinlæring er det ikke nødvendigt at ansætte mange dataforskere eller maskinlæringseksperter.

En anden fordel ved automatiseret maskinlæring er, at det gør teknologien tilgængelig for alle i virksomheden eller organisationen.

Med automatiseret maskinlæring behøver virksomheder ikke at kode noget, og det øger produktiviteten enormt, fordi dataforskere og eksperter på den måde har meget mere tid til at fokusere på vigtigere forretningsspørgsmål og løse mere komplekse problemer, da den gentagne proces med at opbygge maskinlæringsmodeller er automatiseret.

Automatiseret maskinlæring er nyttigt, når din virksomhed har brug for indsigt fra data, men ikke har maskinlæringseksperterne til at gøre arbejdet. Fordi med automatiseret maskinlæring behøver du ikke viden om maskinlæring, og det giver alle i din virksomhed mulighed for at køre komplekse klassifikationsmodeller og giver mulighed for fuld adgang til maskinlæringsteknologi.

Her er nogle dagligdags brugseksempler på automatiserede maskinlæringsapplikationer:

• Hotel: Det kan nemt afgøres, hvad folk synes om dit hotel, og hvad de gode og dårlige punkter er ifølge de fleste, ved at give anmeldelser og kommentarer til ML-applikationen som data og lade den opbygge den bedste klassifikator, der kan klassificere de gode/dårlige punkter for dig.
• Sundhedspleje: Alloker appointmentanmodninger fra patienter baseret på deres symptomer til de relevante læger. Du kan bygge din egen model, der forudsiger de passende læger for hver patient i betragtning af deres symptomer, men det er meget vigtigt at tildele aftaler til de rigtige læger, så du har brug for en model med præcise forudsigelser og høj nøjagtighed. Ved at bruge automatiseret maskinlæring kan du stole på modellens resultater, fordi du nemt kan træne og teste din model på ingen tid og derefter bruge din model på nye data.
• Twitter: Du kan kategorisere de hundredvis af tweets, som din virksomhed modtager hver dag for at identificere folks feedback og mening om din præstation og forbedre din virksomhed. Du kan nemt lave din egen klassifikationsmodel med høj nøjagtighed ved at bruge den automatiserede maskinlæringsapplikation og spare meget tid, kræfter og penge.

Tilmeld dig i dag Eller Book en gratis demo Med Klassifier for at lære mere.