Otomatik Makine Öğrenimi Uygulaması İşinizde Size Nasıl Yardımcı Olabilir?

Daha önce belirtildiği gibi, otomatik makine öğrenimi süreci otomatikleştirir: verilerin ön işlenmesi, özelliklerin çıkarılması, en verimli modelin seçilmesi ve dağıtımı. Tüm ön işleme işlemleri yerleşik hale gelir.

Bir makine öğrenimi modelinin veya sınıflandırıcısının optimalitesi ve performansı, öğrenme hızı, batch boyutu gibi hiperparametrelerin değerlerine büyük ölçüde bağlıdır. Bu nedenle, hiperparametre değerlerini manuel olarak ayarlamak çok zaman alıcı bir süreçtir. Ancak otomatik makine öğrenimi kullanıldığında, en iyi hiperparametrelerin seçilmesi çok daha az zaman ve çaba gerektirir.

Otomatik makine öğrenimi, sınıflandırıcılar ve makine öğrenimi modelleri oluştururken zaman ve para tasarrufu sağlar. Bu, modellerin kısa sürede yüksek doğrulukla geliştirilmesi anlamına gelir, çünkü veri ön işleme, geliştirme ve test süreçlerinde çok zaman tasarrufu sağlanır ve tekrarlayan görevler otomatikleştirilir.

Otomatik makine öğrenimi, her sektördeki şirketlerin ve kuruluşların makine öğrenimi avantajlarından yararlanmalarını mümkün ve erişilebilir kılar.

Tüm şirketlerin veri bilimcileri işe alacak bütçeleri veya imkanları olmayabilir. Ancak otomatik makine öğrenimi kullanarak, çok sayıda veri bilimci veya makine öğrenimi uzmanı işe almanıza gerek kalmaz.

Otomatik makine öğreniminin bir diğer avantajı da, teknolojiyi şirket veya kuruluş içindeki herkes için erişilebilir ve kullanılabilir hale getirmesidir.

Otomatik makine öğrenimi ile şirketler hiçbir kodlama yapmalarına gerek kalmaz ve üretkenlik önemli ölçüde artar. Bu sayede veri bilimciler ve uzmanlar, makine öğrenimi modellerinin tekrarlayan süreçleri otomatik hale geldiği için daha önemli iş sorunlarına odaklanabilir ve daha karmaşık problemleri çözebilir.

Şirketinizin, verilerden bazı içgörüler elde etmeye ihtiyaç duyduğu, ancak bu işi yapacak makine öğrenimi uzmanlarına sahip olmadığı durumlarda otomatik makine öğrenimi faydalıdır. Çünkü otomatik makine öğrenimi ile makine öğrenimi bilgisine ihtiyaç duymazsınız ve bu teknoloji, şirketinizdeki herkesin karmaşık sınıflandırma modellerini çalıştırmasını sağlar ve makine öğrenimi teknolojisine tam erişim fırsatı sunar.

Otomatik makine öğrenimi uygulamalarının günlük hayattaki bazı kullanım örnekleri şunlardır:

• Otel: Oteliniz hakkında insanların ne düşündüğünü ve çoğunluğun iyi/kötü bulduğu noktaları öğrenmek için yorum ve değerlendirmeleri makine öğrenimi uygulamasına veri olarak verin ve bu uygulama sizin için iyi/kötü noktaları sınıflandıran en iyi sınıflandırıcıyı oluştursun.
• Sağlık hizmetleri: Hastalardan gelen randevu taleplerini belirtilerine göre ilgili doktorlara yönlendirin. Belirtilere göre her hasta için uygun doktorları tahmin eden kendi modelinizi oluşturabilirsiniz, ancak randevuları doğru doktorlara yönlendirmek çok önemlidir, bu yüzden doğru tahminler ve yüksek doğruluk sağlayan bir modele ihtiyacınız var. Otomatik makine öğrenimi kullanarak, modelin sonuçlarına güvenebilir ve modelinizi hızlıca eğitip test ederek yeni verilere uygulayabilirsiniz.
• Twitter: Şirketinizin her gün aldığı yüzlerce tweet'i kategorilere ayırarak, performansınız hakkında insanların geri bildirimlerini ve düşüncelerini belirleyebilir ve şirketinizi geliştirebilirsiniz. Otomatik makine öğrenimi uygulamasıyla yüksek doğrulukta kendi sınıflandırma modelinizi oluşturabilir ve çok fazla zaman, emek ve para tasarrufu sağlayabilirsiniz.

Bugün Kaydolun veya Ücretsiz Demo Alın ile Klassifier ile daha fazla bilgi edinin.