Hvorfor bør du bruke automatisert maskinlæring?

Maskinlæring bruker ulike metoder og algoritmer for å behandle data og bygge en modell for å gjøre nøyaktige prediksjoner.

Det krever kunnskap om maskinlæringsalgoritmer og ferdigheter innen informatikk for å manuelt konstruere en maskinlæringsmodell, og dette reduserer brukervennligheten og funksjonaliteten for ikke-tekniske brukere.

Selv for eksperter og de som er i stand til å manuelt konstruere en maskinlæringsmodell, er det svært tidkrevende og energikrevende, og de må gå gjennom alle trinnene for å fullføre oppgaver og oppnå ønskede resultater.

Denne prosessen er menneskeavhengig og repetitiv. Maskinlæringseksperter må bruke mesteparten av tiden sin på å rense, forbehandle og forberede data for å bygge modellen. Dessuten er menneskelige feil og skjevhet mulig og forårsaker modellunøyaktigheter.

Nedenfor er de forenklede trinnene i prosessen med å bygge en maskinlæringsmodell:

• Samle inn dataene
• Forbehandle dataene
• Trekke ut funksjoner fra data
• Trene modellen
• Teste og validere modellen
• Distribuere modellen

Automatisert maskinlæring lar oss imidlertid enkelt implementere maskinlæringsmodeller og komme frem til løsninger ved å automatisere disse trinnene.

Automatisert maskinlæring er tilgjengelig for alle. Du trenger ikke å være dataforsker eller maskinlæringsekspert for å bygge din egen klassifikasjonsmodell.

Slik fungerer automatisert maskinlæring: du laster opp dataene, og automatisert maskinlæring tester deretter ulike maskinlæringsmodeller og -algoritmer, velger den best fungerende maskinlæringsmodellen og overvåker ytelsen.

Med automatisert maskinlæring kan du være sikker på nøyaktigheten. Fordi automatisert maskinlæring reduserer mulighetene for modellunøyaktigheter forårsaket av menneskelige feil eller skjevhet og fører til bedre klassifikasjonsmodeller og oppnår en høyere grad av nøyaktighet.

Automatisert maskinlæring gjør hele prosessen enkel og automatisert.

• Sparer mye tid og innsats
• Gjør maskinlæring lett tilgjengelig
• Folk uten ekspertise og maskinlæringsbakgrunn kan enkelt bruke det
• Ingen menneskelige feil eller skjevhet

Brukstilfeller for automatisert maskinlæring:

Klassifikasjonsproblemer

I et klassifikasjonsproblem ønsker vi å bygge en klassifikasjonsmodell som predikerer hvilke etiketter som skal tildeles fra et fast antall klasser eller etiketter til data.

Vanlige klassifikasjonseksempler inkluderer objektgjenkjenning, håndskriftgjenkjenning og svindeldeteksjon.

Regresjonsegenskaper

Regresjonsmodeller predikerer numeriske verdier. Svært vanlige eksempler inkluderer salgsprisprediksjon og boligprisprediksjon.

Funksjonsvalg

Hvis maskinlæringsalgoritmen ikke velger funksjonene korrekt, vil det ha en enorm effekt på nøyaktigheten til modellen samt byggetiden. Men med automatisert maskinlæring utføres funksjonsvalg mer effektivt.

Algoritmvalg

Prosessen med å finne den optimale algoritmen og velge den beste modelleringsalgoritmen som gir høyest nøyaktighet kan være svært tidkrevende og krever bruk av ulike evalueringsmetoder. Automatisert maskinlæring velger imidlertid de mest egnede algoritmene for maskinlæringsproblemet gjennom en automatisert prosess som sparer mye tid og energi og gir den mest nøyaktige prediksjonen.

Modelljustering

Når man justerer en modell, er det å nå de beste hyperparametrene svært kritisk og har enorm effekt på nøyaktigheten til modellen, men hyperparametrene som produserer høyest nøyaktighet og de mest nøyaktige prediksjonene modifiseres gjennom en prøve-og-feile-prosess hvis de settes manuelt, noe som naturligvis er svært tidkrevende og energikrevende og krever også manuell evaluering og repetisjon av prosessen. Automatisert maskinlæring gjør det imidlertid mye enklere ved automatisk å finne de beste hyperparametrene for modellens valgte algoritmer.

Modellevaluering

Etter trening av maskinlæringsmodellen bør ytelsen evalueres og valideres, fordi det er viktig å se hvordan modellen fungerer på nye data og fastslå om den har nøyaktige prediksjoner eller ikke og sørge for at det ikke er overtilpasning eller undertilpasning. Bare etter evalueringen, hvis resultatet er vellykket, kan vi stole på nøyaktigheten til modellens prediksjoner på nye data. Automatisert maskinlæring vil imidlertid automatisk evaluere modellens ytelse og effektivitet og gjøre prosessen mye enklere for maskinlæringseksperter.

Registrer deg i dag Eller Book en gratis demo Med Klassifier for å lære mer.