自动化机器学习应用程序如何帮助您完成工作？

如前所述，自动化机器学习实际上自动化了整个过程：数据预处理、特征提取、选择最高效的模型以及部署。所有预处理工作将变得内置化。

众所周知，机器学习模型或分类器的最优性和性能在很大程度上取决于超参数值，例如学习率、批次大小等。因此，手动调整超参数值是一个非常耗时的过程。然而，如果我们使用自动化机器学习，为模型选择最佳超参数所需的时间和精力将大大减少。

自动化机器学习在构建分类器和机器学习模型时为您节省时间和金钱，同时保持高效率，这意味着它能在短时间内为您提供具有高精度的改进模型，因为在机器学习模型的预处理、开发和测试过程中节省了大量时间，并通过自动化重复性任务来实现这一目标。

自动机器学习使各行各业的企业和组织能够利用机器学习的优势，让这一切变得可能且易于实现。

并非所有公司都有预算或条件来聘请数据科学家。但使用自动化机器学习，将无需聘请大量数据科学家或机器学习专家。

自动化机器学习的另一个优势是，它使公司或组织中的每个人都能方便地获取和使用该技术。

借助自动化机器学习，企业无需进行任何编码，这极大地提高了生产力，因为数据科学家和专家有更多时间专注于更重要的业务问题和解决更复杂的难题，而构建机器学习模型的重复性过程已被自动化。

当您的公司需要从数据中获取洞察，但又没有机器学习专家来完成这项工作时，自动化机器学习就非常有用。因为使用自动化机器学习，您不需要具备机器学习知识，它使公司中的每个人都能运行复杂的分类模型，并提供充分访问机器学习技术的机会。

以下是自动化机器学习应用程序的一些日常使用案例：

• 酒店：通过将评论和留言作为数据提供给机器学习应用程序，让其构建能够为您分类优缺点的最佳分类器，可以轻松了解人们对您酒店的看法以及大多数人认为的优劣之处。
• 医疗保健：根据患者症状将预约请求分配给相关医生。您可以构建自己的模型，根据患者症状预测适合的医生，但将预约分配给正确的医生非常重要，因此您需要一个具有准确预测和高精度的模型。使用自动化机器学习，您可以信任模型的结果，因为您可以在极短的时间内轻松训练和测试模型，然后在新数据上使用该模型。
• Twitter：您可以对公司每天收到的数百条推文进行分类，以了解人们对您业绩的反馈和意见，从而改进公司。通过使用自动化机器学习应用程序，您可以轻松创建高精度的分类模型，节省大量时间、精力和金钱。

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