Hur kan en automatiserad maskininlärningsapplikation hjälpa dig i ditt jobb?

Som nämnts tidigare automatiserar automatiserad maskininlärning faktiskt processen: förbehandling av data, extraktion av funktioner, val av den mest produktiva modellen och driftsättning. Och allt förbehandlingsarbete kommer att bli inbyggt.

Som vi vet är optimalitet och prestanda för en maskininlärningsmodell eller en klassificerare starkt beroende av hyperparametervärden som inlärningshastighet, batchstorlek osv. Därför är det en mycket tidskrävande process att manuellt justera hyperparametervärdena. Men om vi använder automatiserad maskininlärning krävs det mycket mindre tid och ansträngning för att välja de bästa hyperparametrarna för modellen.

Automatiserad maskininlärning sparar din tid och dina pengar medan du bygger klassificerare och maskininlärningsmodeller med hög effektivitet, vilket innebär att de ger dig förbättrade modeller med hög noggrannhet på kort tid, eftersom mycket tid sparas i processen för förbehandling, utveckling och testning av maskininlärningsmodellerna och genom att automatisera de repetitiva uppgifterna.

Automatisk maskininlärning gör det möjligt och tillgängligt för företag och organisationer i alla branscher att använda fördelarna med maskininlärning.

Inte alla företag har budgeten eller möjligheterna att anställa datavetare. Men med automatiserad maskininlärning behöver man inte anställa många datavetare eller maskininlärningsexperter.

En annan fördel med automatiserad maskininlärning är att det gör tekniken tillgänglig för alla i företaget eller organisationen.

Med automatiserad maskininlärning behöver företag inte göra någon kodning och det ökar produktiviteten enormt eftersom datavetare och experter på det sättet har mycket mer tid att fokusera på viktigare affärsfrågor och lösa mer komplexa problem eftersom den repetitiva processen att bygga maskininlärningsmodellerna är automatiserad.

Automatiserad maskininlärning är användbart när ditt företag behöver några insikter från data men inte har maskininlärningsexperterna för att göra jobbet. Eftersom man med automatiserad maskininlärning inte behöver kunskap om maskininlärning, möjliggör det för alla i ditt företag att köra komplexa klassificeringsmodeller och ger möjlighet att ha fullständig tillgång till maskininlärningsteknik.

Här är några vardagliga användningsfall för automatiserade maskininlärningsapplikationer:

• Hotell: Det kan enkelt fastställas vad folk tycker om ditt hotell och vad de bra och dåliga punkterna är i de flesta personers åsikt genom att ge recensioner och kommentarer till ML-applikationen som data och låta den bygga den bästa klassificeraren som kan klassificera de bra/dåliga punkterna åt dig.
• Sjukvård: Tilldela bokningsförfrågningar från patienter baserat på deras symtom till de relevanta läkarna. Du kan bygga din egen modell som förutsäger de lämpliga läkarna för varje patient med tanke på deras symtom, men det är mycket viktigt att tilldela bokningarna till rätt läkare, så du behöver en modell med exakta förutsägelser och hög noggrannhet. Genom att använda automatiserad maskininlärning kan du lita på modellens resultat eftersom du enkelt kan träna och testa din modell på nolltid och sedan använda din modell på nya data.
• Twitter: du kan kategorisera de hundratals tweets som ditt företag tar emot varje dag för att identifiera folks feedback och åsikter om dina prestationer och förbättra ditt företag. Du kan enkelt göra din egen klassificeringsmodell med hög noggrannhet genom att använda den automatiserade maskininlärningsapplikationen och spara mycket tid, ansträngning och pengar.

Registrera dig idag Eller Boka en gratis demo Med Klassifier för att lära dig mer.