Miksi sinun pitäisi käyttää automatisoitua koneoppimista?

Koneoppiminen käyttää erilaisia menetelmiä ja algoritmeja datan käsittelyyn ja mallin rakentamiseen tarkkojen ennusteiden tekemiseksi.

Se vaatii koneoppimisalgoritmien tuntemusta ja tietojenkäsittelytieteiden taitoja koneoppimismallin manuaaliseen rakentamiseen, mikä vähentää käytettävyyttä ja toiminnallisuutta ei-teknisille käyttäjille.

Jopa asiantuntijoille ja niille, jotka pystyvät rakentamaan koneoppimismallin manuaalisesti, se on hyvin aikaa vievää ja energiaa kuluttavaa, ja heidän on käytävä läpi kaikki vaiheet tehtävien suorittamiseksi ja haluttujen tulosten saavuttamiseksi.

Tämä prosessi on ihmisriippuvainen ja toistuva. Koneoppimisen asiantuntijoiden on käytettävä suurin osa ajastaan datan puhdistamiseen, esikäsittelyyn ja valmisteluun mallin rakentamiseksi. Lisäksi inhimilliset virheet ja harhat ovat mahdollisia ja aiheuttavat mallin epätarkkuuksia.

Alla ovat yksinkertaistetut vaiheet koneoppimismallin rakentamisprosessissa:

• Kerää data
• Esikäsittele data
• Poimi ominaisuuksia datasta
• Kouluta malli
• Testaa ja validoi malli
• Ota malli käyttöön

Automatisoitu koneoppiminen antaa meille kuitenkin mahdollisuuden toteuttaa koneoppimismalleja helposti ja löytää ratkaisuja automatisoimalla nämä vaiheet.

Automatisoitu koneoppiminen on kaikkien saatavilla. Sinun ei tarvitse olla datatieteilijä tai koneoppimisen asiantuntija rakentaaksesi oman luokittelumallin.

Kuinka automatisoitu koneoppiminen toimii: sinun tulee ladata data, ja automatisoitu koneoppiminen testaa sitten eri koneoppimismalleja ja -algoritmeja, valitsee parhaiten toimivan koneoppimismallin ja seuraa sen suorituskykyä.

Automatisoidun koneoppimisen avulla voit olla varma tarkkuudesta. Koska automatisoitu koneoppiminen vähentää inhimillisistä virheistä tai harhaisista johtuvien mallin epätarkkuuksien mahdollisuuksia ja johtaa parempiin luokittelumalleihin sekä saavuttaa korkeamman tarkkuuden.

Automatisoitu koneoppiminen tekee koko prosessista yksinkertaisen ja automatisoidun.

• Säästää paljon aikaa ja vaivaa
• Tekee koneoppimisesta helposti saavutettavaa
• Ihmiset ilman asiantuntemusta ja koneoppimistaustan voivat käyttää sitä helposti
• Ei inhimillisiä virheitä tai harhoja

Automatisoidun koneoppimisen käyttötapaukset:

Luokitteluongelmat

Luokitteluongelmassa haluamme rakentaa luokittelumallin, joka ennustaa, mitkä tunnisteet tulisi liittää dataan kiinteästä määrästä luokkia tai tunnisteita.

Yleisiä luokitteluesimerkkejä ovat kohteiden tunnistus, käsinkirjoituksen tunnistus ja petostentunnistus.

Regressio-ongelmat

Regressiomallit ennustavat numeerisia arvoja. Hyvin yleisiä esimerkkejä ovat myyntihinnan ennustaminen ja asuntohinnan ennustaminen.

Ominaisuuksien valinta

Jos koneoppimisalgoritmi ei valitse ominaisuuksia oikein, sillä on valtava vaikutus mallin tarkkuuteen sekä rakennusaikaan. Mutta automatisoidun koneoppimisen avulla ominaisuuksien valinta tehdään tehokkaammin.

Algoritmin valinta

Optimaalisen algoritmin löytäminen ja parhaiten sopivan mallinnusalgoritmin valitseminen korkeimman tarkkuuden saavuttamiseksi voi olla hyvin aikaa vievää ja vaatii erilaisten arviointimenetelmien käyttöä. Automatisoitu koneoppiminen kuitenkin valitsee sopivimmat algoritmit koneoppimisongelmaan automatisoidun prosessin avulla, mikä säästää paljon aikaa ja energiaa ja antaa tarkimman ennusteen.

Mallin virittäminen

Mallia virittäessä parhaiden hyperparametrien saavuttaminen on erittäin kriittistä ja vaikuttaa suuresti mallin tarkkuuteen, mutta korkeimman tarkkuuden ja tarkimpien ennusteiden tuottavat hyperparametrit muokataan yritys-ja-erehdys-prosessin kautta, jos ne asetetaan manuaalisesti, mikä on luonnostaan hyvin aikaa vievää ja energiaa kuluttavaa ja vaatii myös manuaalista arviointia ja prosessin toistamista. Automatisoitu koneoppiminen tekee sen kuitenkin paljon helpommaksi löytämällä automaattisesti parhaat hyperparametrit mallin valituille algoritmeille.

Mallin arviointi

Koneoppimismallin kouluttamisen jälkeen sen suorituskyky tulee arvioida ja validoida, koska on tärkeää nähdä, miten malli toimii uudella datalla ja selvittää, onko sillä tarkkoja ennusteita vai ei, ja varmistaa, ettei ylisovitusta eikä alisovitusta esiinny. Vasta arvioinnin jälkeen, jos tulos on onnistunut, voimme luottaa mallin ennusteiden tarkkuuteen uudella datalla. Automatisoitu koneoppiminen kuitenkin arvioi automaattisesti mallin suorituskykyä ja tehokkuutta ja tekee prosessista paljon helpompaa koneoppimisen asiantuntijoille.

Rekisteröidy tänään Tai Varaa ilmainen demo Klassifierin kanssa oppiaksesi lisää.