自動化された機械学習アプリケーションはどのように仕事に役立つか？
前述のとおり、自動化された機械学習は実際にプロセスを自動化します：データの前処理、特徴の抽出...
前述のとおり、自動化された機械学習は実際にプロセスを自動化します：データの前処理、特徴の抽出、最も生産性の高いモデルの選択、そして展開。そして、すべての前処理作業は組み込みになります。
ご存知のとおり、機械学習モデルや分類器の最適性と性能は、学習率、バッチサイズなどのハイパーパラメータの値に大きく依存しています。そのため、ハイパーパラメータの値を手動で調整することは非常に時間のかかるプロセスです。しかし、自動化された機械学習を使用すれば、モデルの最良のハイパーパラメータを選択するのに必要な時間と労力は大幅に少なくなります。
自動化された機械学習は、分類器や機械学習モデルを高い効率で構築しながら、あなたの時間とお金を節約します。つまり、機械学習モデルの前処理、開発、テストのプロセスで多くの時間が節約され、繰り返しタスクを自動化することで、短期間で高精度の改善されたモデルを提供します。
自動機械学習は、あらゆる業界の企業や組織が機械学習のメリットを活用することを可能にし、アクセスしやすくします。
すべての企業がデータサイエンティストを雇用するための予算や設備を持っているわけではありません。しかし、自動化された機械学習を使用することで、多くのデータサイエンティストや機械学習の専門家を雇用する必要がなくなります。
自動化された機械学習のもう一つの利点は、会社や組織内のすべての人が技術を利用できるようにすることです。
自動化された機械学習により、企業はコーディングを行う必要がなく、生産性が大幅に向上します。なぜなら、機械学習モデルを構築する繰り返しのプロセスが自動化されているため、データサイエンティストや専門家はより重要なビジネス課題に集中し、より複雑な問題を解決するためのより多くの時間を持つことができるからです。
自動化された機械学習は、会社がデータからいくつかの洞察を必要としているが、その仕事をするための機械学習の専門家を持っていない場合に役立ちます。なぜなら、自動化された機械学習では、機械学習の知識が不要であり、会社内のすべての人が複雑な分類モデルを実行できるようになり、機械学習技術への完全なアクセスを持つ機会を与えるからです。
以下は、自動化された機械学習アプリケーションの日常的なユースケースの例です：
- ホテル：レビューやコメントをデータとしてMLアプリケーションに提供し、良い点/悪い点を分類できる最良の分類器を構築させることで、ほとんどの人の意見においてあなたのホテルについて人々が何を考えているか、良い点と悪い点が何かを簡単に判断できます。
- ヘルスケア：患者から来る予約リクエストをその症状に基づいて関連する医師に割り当てます。症状を考慮して各患者に適した医師を予測する独自のモデルを構築できますが、予約を正しい医師に割り当てることは非常に重要なため、正確な予測と高精度を持つモデルが必要です。自動化された機械学習を使用することで、短時間でモデルを簡単にトレーニングおよびテストし、新しいデータにモデルを使用できるため、モデルの結果を信頼できます。
- Twitter：会社が毎日受け取る数百のツイートを分類して、パフォーマンスに対する人々のフィードバックや意見を把握し、会社を改善できます。自動化された機械学習アプリケーションを使用して高精度の独自の分類モデルを簡単に作成し、多くの時間、労力、お金を節約できます。
