Waarom zou u geautomatiseerd machinaal leren gebruiken?

Machine learning gebruikt verschillende methoden en algoritmen om gegevens te verwerken en een model te bouwen om nauwkeurige voorspellingen te doen.

Het vereist kennis van machine learning-algoritmen en vaardigheden in de informatica om handmatig een machine learning-model te construeren, wat de bruikbaarheid en functionaliteit voor niet-technische gebruikers vermindert.

Zelfs voor experts en degenen die in staat zijn om handmatig een machine learning-model te construeren, is het erg tijdrovend en energie-intensief en moeten ze alle stappen doorlopen om taken te voltooien en de gewenste resultaten te behalen.

Dit proces is mensafhankelijk en repetitief. Machine learning-experts moeten het grootste deel van hun tijd besteden aan het opschonen, voorverwerken en voorbereiden van gegevens om het model te bouwen. Bovendien zijn menselijke fouten en vooringenomenheid mogelijk en veroorzaken zij modelonnauwkeurigheden.

Hieronder staan de vereenvoudigde stappen van het proces voor het bouwen van een machine learning-model:

• De gegevens verzamelen
• De gegevens voorverwerken
• Kenmerken uit gegevens extraheren
• Het model trainen
• Het model testen en valideren
• Het model implementeren

Geautomatiseerd machine learning stelt ons echter in staat om machine learning-modellen eenvoudig te implementeren en tot oplossingen te komen door deze stappen te automatiseren.

Geautomatiseerd machine learning is voor iedereen beschikbaar. U hoeft geen datawetenschapper of machine learning-expert te zijn om uw eigen classificatiemodel te bouwen.

Hoe geautomatiseerd machine learning werkt: u moet de gegevens uploaden en geautomatiseerd machine learning test vervolgens verschillende machine learning-modellen en -algoritmen, kiest het beste werkende machine learning-model en bewaakt de prestaties.

Met geautomatiseerd machine learning kunt u zeker zijn van de nauwkeurigheid. Omdat geautomatiseerd machine learning de mogelijkheden van modelonnauwkeurigheden die worden veroorzaakt door menselijke fouten of vooringenomenheid vermindert en leidt tot betere classificatiemodellen en een hogere mate van nauwkeurigheid bereikt.

Geautomatiseerd machine learning maakt het hele proces eenvoudig en geautomatiseerd.

• Bespaart veel tijd en moeite
• Maakt machine learning gemakkelijk toegankelijk
• Mensen zonder expertise en machine learning-achtergrond kunnen het gemakkelijk gebruiken
• Geen menselijke fouten of vooringenomenheid

Gebruiksscenario's voor geautomatiseerd machine learning:

Classificatieproblemen

Bij een classificatieprobleem willen we een classificatiemodel bouwen dat voorspelt welke labels moeten worden toegewezen uit een vast aantal klassen of labels aan gegevens.

Veelvoorkomende classificatievoorbeelden zijn objectdetectie, handschriftherkenning en fraudedetectie.

Regressieproblemen

Regressiemodellen voorspellen numerieke waarden. Zeer veelvoorkomende voorbeelden zijn verkoopprijsvoorspelling en huisprijsvoorspelling.

Kenmerkenselectie

Als het machine learning-algoritme de kenmerken niet correct selecteert, heeft dit een enorm effect op de nauwkeurigheid van het model en ook op de bouwtijd. Maar met geautomatiseerd machine learning wordt kenmerkenselectie efficiënter uitgevoerd.

Algoritme-selectie

Het proces van het vinden van het optimale algoritme en het selecteren van het beste modelleringsalgoritme met de hoogste nauwkeurigheid kan erg tijdrovend zijn en vereist het gebruik van verschillende evaluatiemethoden. Geautomatiseerd machine learning selecteert echter de meest geschikte algoritmen voor het machine learning-probleem via een geautomatiseerd proces dat veel tijd en energie bespaart en de meest nauwkeurige voorspelling geeft.

Modelafstemming

Bij het afstemmen van een model is het bereiken van de beste hyperparameters erg kritisch en heeft een enorm effect op de nauwkeurigheid van het model, maar de hyperparameters die de hoogste nauwkeurigheid en de meest nauwkeurige voorspellingen produceren, worden aangepast via een proces van vallen en opstaan als ze handmatig worden ingesteld, wat van nature erg tijdrovend en energie-intensief is en ook handmatige evaluatie en herhaling van het proces vereist. Geautomatiseerd machine learning maakt het echter veel gemakkelijker door automatisch de beste hyperparameters te vinden voor de geselecteerde algoritmen van het model.

Modelevaluatie

Na het trainen van het machine learning-model moeten de prestaties worden geëvalueerd en gevalideerd, omdat het belangrijk is om te zien hoe het model werkt op nieuwe gegevens en te bepalen of het nauwkeurige voorspellingen heeft of niet en er zeker van zijn dat er geen overaanpassing of onderaanpassing is. Alleen na de evaluatie, als het resultaat succesvol is, kunnen we vertrouwen op de nauwkeurigheid van de voorspellingen van het model op nieuwe gegevens. Geautomatiseerd machine learning zal echter automatisch de prestaties en efficiëntie van het model evalueren en het proces veel gemakkelijker maken voor machine learning-experts.

Meld u vandaag aan Of Boek een gratis demo Met Klassifier om meer te leren.