Hoe kan een geautomatiseerde machine learning-applicatie u helpen bij uw werk?

Zoals eerder gezegd automatiseert geautomatiseerd machine learning daadwerkelijk het proces: gegevens voorverwerken, kenmerken extraheren, het meest productieve model selecteren en implementeren. En al het voorverwerkingswerk zal ingebouwd worden.

Zoals we weten, zijn de optimaliteit en prestaties van een machine learning-model of een classificator sterk afhankelijk van de hyperparameterwaarden zoals leersnelheid, batchgrootte, enz. Daarom is het handmatig aanpassen van de hyperparameterwaarden een zeer tijdrovend proces. Als we echter geautomatiseerd machine learning gebruiken, zal het veel minder tijd en moeite kosten om de beste hyperparameters voor het model te selecteren.

Geautomatiseerd machine learning bespaart uw tijd en geld terwijl u classificatoren en machine learning-modellen bouwt met hoge efficiëntie, wat betekent dat ze u verbeterde modellen met hoge nauwkeurigheid in korte tijd brengen, omdat veel tijd wordt bespaard in het proces van voorverwerking, ontwikkeling en testen van de machine learning-modellen en door de repetitieve taken te automatiseren.

Automatisch machine learning maakt het mogelijk en toegankelijk voor bedrijven en organisaties in elke industrie om de voordelen van machine learning te gebruiken.

Niet alle bedrijven hebben het budget of de faciliteiten om datawetenschappers in te huren. Maar met geautomatiseerd machine learning is het niet nodig om veel datawetenschappers of machine learning-experts in te huren.

Een ander voordeel van geautomatiseerd machine learning is dat het de technologie beschikbaar en toegankelijk maakt voor iedereen in het bedrijf of de organisatie.

Met geautomatiseerd machine learning hoeven bedrijven geen codering te doen en het verhoogt de productiviteit enorm, omdat datawetenschappers en experts op deze manier veel meer tijd hebben om zich te concentreren op belangrijkere zakelijke kwesties en complexere problemen op te lossen, omdat het repetitieve proces van het bouwen van de machine learning-modellen is geautomatiseerd.

Geautomatiseerd machine learning is nuttig wanneer uw bedrijf inzichten nodig heeft uit de data maar niet over de machine learning-experts beschikt om het werk te doen. Want met geautomatiseerd machine learning heeft u geen kennis van machine learning nodig en stelt het iedereen in uw bedrijf in staat om complexe classificatiemodellen uit te voeren en geeft de mogelijkheid om volledige toegang te hebben tot machine learning-technologie.

Hier zijn enkele dagelijkse gebruiksscenario's van geautomatiseerde machine learning-applicaties:

• Hotel: Het kan gemakkelijk worden bepaald wat mensen van uw hotel vinden en wat de goede en slechte punten zijn in de mening van de meeste mensen door de beoordelingen en opmerkingen aan de ML-applicatie als data te geven en deze de beste classificator te laten bouwen die de goede/slechte punten voor u kan classificeren.
• Gezondheidszorg: Wijs afspraakverzoeken van patiënten toe op basis van hun symptomen aan de betreffende artsen. U kunt uw eigen model bouwen dat de geschikte artsen voor elke patiënt voorspelt rekening houdend met hun symptomen, maar het is erg belangrijk om de afspraken aan de juiste artsen toe te wijzen, dus u heeft een model nodig met nauwkeurige voorspellingen en hoge nauwkeurigheid. Door gebruik te maken van geautomatiseerd machine learning kunt u de resultaten van het model vertrouwen, omdat u uw model gemakkelijk in no time kunt trainen en testen en vervolgens uw model op nieuwe data kunt gebruiken.
• Twitter: u kunt de honderden tweets die uw bedrijf elke dag ontvangt categoriseren om de feedback en mening van mensen over uw prestaties te identificeren en uw bedrijf te verbeteren. U kunt eenvoudig uw eigen classificatiemodel met hoge nauwkeurigheid maken door de geautomatiseerde machine learning-applicatie te gebruiken en veel tijd, moeite en geld te besparen.

Meld u vandaag aan Of Boek een gratis demo Met Klassifier om meer te leren.