Varför bör du använda automatiserad maskininlärning?

Maskininlärning använder olika metoder och algoritmer för att bearbeta data och bygga en modell för att göra korrekta förutsägelser.

Det kräver kunskap om maskininlärningsalgoritmer och färdigheter inom datavetenskap för att manuellt konstruera en maskininlärningsmodell, och detta minskar användbarheten och funktionaliteten för icke-tekniska användare.

Även för experter och de som kan konstruera en maskininlärningsmodell manuellt är det mycket tids- och energikrävande, och de måste gå igenom alla steg för att slutföra uppgifter och uppnå önskade resultat.

Denna process är beroende av människor och repetitiv. Maskininlärningsexperter måste spendera det mesta av sin tid på att rensa, förbehandla och förbereda data för att bygga modellen. Dessutom är mänskliga fel och snedvridningar möjliga och orsakar modellfelaktigheter.

Nedan följer de förenklade stegen i processen för att bygga en maskininlärningsmodell:

• Samla in data
• Förbehandla data
• Extrahera funktioner från data
• Träna modellen
• Testa och validera modellen
• Driftsätta modellen

Automatiserad maskininlärning låter oss dock enkelt implementera maskininlärningsmodeller och nå lösningar genom att automatisera dessa steg.

Automatiserad maskininlärning är tillgänglig för alla. Du behöver inte vara en datavetare eller maskininlärningsexpert för att bygga din egen klassificeringsmodell.

Hur automatiserad maskininlärning fungerar: du laddar upp data och automatiserad maskininlärning testar sedan olika maskininlärningsmodeller och -algoritmer, väljer den bäst fungerande maskininlärningsmodellen och övervakar dess prestanda.

Med automatiserad maskininlärning kan du vara säker på noggrannheten. Eftersom automatiserad maskininlärning minskar risken för modellfelaktigheter orsakade av mänskliga fel eller snedvridningar och leder till bättre klassificeringsmodeller och uppnår en högre grad av noggrannhet.

Automatiserad maskininlärning gör hela processen enkel och automatiserad.

• Sparar mycket tid och arbete
• Gör maskininlärning lätt tillgänglig
• Personer utan expertis och bakgrund inom maskininlärning kan enkelt använda det
• Inga mänskliga fel eller snedvridningar

Användningsfall för automatiserad maskininlärning:

Klassificeringsproblem

I ett klassificeringsproblem vill vi bygga en klassificeringsmodell som förutsäger vilka etiketter som ska tilldelas från ett fast antal klasser eller etiketter till data.

Vanliga klassificeringsexempel inkluderar objektdetektering, handskriftsigenkänning och bedrägeriidentifiering.

Regressionsproblem

Regressionsmodeller förutsäger numeriska värden. Mycket vanliga exempel inkluderar förutsägelse av försäljningspris och förutsägelse av huspriser.

Funktionsval

Om maskininlärningsalgoritmen inte väljer funktionerna korrekt kommer det att ha en enorm effekt på modellens noggrannhet samt byggtiden. Men med automatiserad maskininlärning utförs funktionsval mer effektivt.

Algoritmval

Processen att hitta den optimala algoritmen och välja den bästa modelleringsalgoritmen som ger högst noggrannhet kan vara väldigt tidskrävande och kräver användning av olika utvärderingsmetoder. Automatiserad maskininlärning väljer dock de mest lämpliga algoritmerna för maskininlärningsproblemet via en automatiserad process som sparar mycket tid och energi och ger den mest exakta förutsägelsen.

Modelljustering

När man justerar en modell är det att nå de bästa hyperparametrarna mycket kritiskt och har enorm effekt på modellens noggrannhet, men de hyperparametrar som producerar högst noggrannhet och de mest exakta förutsägelserna modifieras genom en prova-och-misslyckas-process om de ställs in manuellt, vilket naturligtvis är mycket tids- och energikrävande och kräver även manuell utvärdering och upprepning av processen. Automatiserad maskininlärning gör det dock mycket enklare genom att automatiskt hitta de bästa hyperparametrarna för modellens valda algoritmer.

Modellutvärdering

Efter träning av maskininlärningsmodellen bör dess prestanda utvärderas och valideras, eftersom det är viktigt att se hur modellen fungerar på nya data och avgöra om den har korrekta förutsägelser eller inte, och se till att det inte finns varken överanpassning eller underanpassning. Endast efter utvärderingen, om resultatet är framgångsrikt, kan vi lita på noggrannheten i modellens förutsägelser på nya data. Automatiserad maskininlärning utvärderar dock automatiskt modellens prestanda och effektivitet och gör processen mycket enklare för maskininlärningsexperter.

Registrera dig idag Eller Boka en kostnadsfri demo Med Klassifier för att lära dig mer.