Hvorfor bør du bruge automatiseret maskinlæring?

Maskinlæring anvender forskellige metoder og algoritmer til at behandle data og bygge en model for at foretage præcise forudsigelser.

Det kræver kendskab til maskinlæringsalgoritmer og færdigheder inden for datalogi for manuelt at konstruere en maskinlæringsmodel, og dette reducerer brugbarheden og funktionaliteten for ikke-tekniske brugere.

Selv for eksperter og dem, der er i stand til manuelt at konstruere en maskinlæringsmodel, er det meget tidskrævende og energikrævende, og de skal gennemgå alle trin for at fuldføre opgaver og opnå de ønskede resultater.

Denne proces er menneskesafhængig og gentagen. Maskinlæringseksperter skal bruge det meste af deres tid på at rense, forbehandle og forberede data for at bygge modellen. Desuden er menneskelige fejl og bias mulige og forårsager modelnøjagtighed.

Nedenfor er de forenklede trin i processen med at bygge en maskinlæringsmodel:

• Indsaml dataene
• Forbehandl dataene
• Udtræk funktioner fra data
• Træn modellen
• Test og valider modellen
• Implementer modellen

Automatiseret maskinlæring giver os dog mulighed for nemt at implementere maskinlæringsmodeller og nå frem til løsninger ved at automatisere disse trin.

Automatiseret maskinlæring er tilgængeligt for alle. Du behøver ikke være dataforsker eller maskinlæringsekspert for at bygge din egen klassifikationsmodel.

Sådan fungerer automatiseret maskinlæring: Du skal uploade dataene, og automatiseret maskinlæring tester derefter forskellige maskinlæringsmodeller og -algoritmer, vælger den bedst fungerende maskinlæringsmodel og overvåger dens ydeevne.

Med automatiseret maskinlæring kan du være sikker på nøjagtigheden. Fordi automatiseret maskinlæring reducerer mulighederne for modelnøjagtighed forårsaget af menneskelige fejl eller bias og fører til bedre klassifikationsmodeller og opnår en højere grad af nøjagtighed.

Automatiseret maskinlæring gør hele processen enkel og automatiseret.

• Sparer meget tid og indsats
• Gør maskinlæring let tilgængeligt
• Folk uden ekspertise og maskinlæringsbaggrund kan nemt bruge det
• Ingen menneskelige fejl eller bias

Anvendelsestilfælde for automatiseret maskinlæring:

Klassifikationsproblemer

I et klassifikationsproblem ønsker vi at bygge en klassifikationsmodel, der forudsiger, hvilke etiketter der skal tildeles fra et fast antal klasser eller etiketter til data.

Almindelige klassifikationseksempler inkluderer objektregistrering, håndskriftsgenkendelse og svindelregistrering.

Regressionsproblemer

Regressionsmodeller forudsiger numeriske værdier. Meget almindelige eksempler inkluderer forudsigelse af salgspris og forudsigelse af boligpris.

Funktionsvalg

Hvis maskinlæringsalgoritmen ikke vælger funktionerne korrekt, vil det have en enorm effekt på modellens nøjagtighed samt byggetiden. Men med automatiseret maskinlæring udføres funktionsvalg mere effektivt.

Algoritmvalg

Processen med at finde den optimale algoritme og vælge den bedste modelleringsalgoritme, der giver den højeste nøjagtighed, kan være meget tidskrævende og kræver brug af forskellige evalueringsmetoder. Automatiseret maskinlæring vælger dog de mest egnede algoritmer til maskinlæringsproblemet ved en automatiseret proces, der sparer meget tid og energi og giver den mest præcise forudsigelse.

Modeljustering

Når man justerer en model, er det at nå de bedste hyperparametre meget afgørende og har stor effekt på modellens nøjagtighed, men de hyperparametre, der producerer den højeste nøjagtighed og de mest præcise forudsigelser, modificeres gennem en prøve-og-fejl-proces, hvis de indstilles manuelt, hvilket naturligvis er meget tidskrævende og energikrævende og også kræver manuel evaluering og gentagelse af processen. Automatiseret maskinlæring gør det dog meget nemmere ved automatisk at finde de bedste hyperparametre for modellens valgte algoritmer.

Modelevaluering

Efter træning af maskinlæringsmodellen bør dens ydeevne evalueres og valideres, fordi det er vigtigt at se, hvordan modellen fungerer på nye data og fastslå, om den har præcise forudsigelser eller ej, og sikre, at der hverken er overtilpasning eller undertilpasning. Kun efter evalueringen, hvis resultatet er succesfuldt, kan vi stole på nøjagtigheden af modellens forudsigelser på nye data. Automatiseret maskinlæring vil dog automatisk evaluere modellens ydeevne og effektivitet og gøre processen meget nemmere for maskinlæringseksperter.

Tilmeld dig i dag Eller Book en gratis demo Med Klassifier for at lære mere.