Alla som har ägnat tid åt att trimma maskininlärningsmodeller kommer att berätta att det är en iterativ och tråkig process som kräver många timmars försök och misstag. De mest tidskrävande delarna av maskininlärning är funktionsteknik och inställningsparametrar. Alla verktyg som tar bort det tråkiga med dessa element kommer att spara utvecklare många timmar av att utföra repetitiva uppgifter och testa.
Automatiserad maskininlärning, även kallad automatiserad ML eller AutoML, är processen att automatisera de tidskrävande, iterativa uppgifterna för utveckling av maskininlärningsmodeller. Den automatiserar varje steg i ML-arbetsflödet, vilket gör att du kan bygga kvalitets-ML-modeller med hög skala, effektivitet och produktivitet. AutoML gör det enkelt att träna och utvärdera maskininlärningsmodeller och automatisering av repetitiva uppgifter gör att människor kan fokusera på data och affärsproblem de försöker lösa.
Praktiskt taget alla större molntjänsteleverantörer erbjuder någon variant av en AutoML-tjänst. Några exempel är Amazon SageMaker, Google Clouds Vertex AI och Azure Machine Learning. Du kan också använda AutoML inom Databricks på vilken molntjänstleverantör som helst som stöder Databricks om du föredrar det tillvägagångssättet istället.
Behöver jag kunna Machine Learning?
Det fina med AutoML är att du kan utveckla maskininlärningsmodeller utan att kräva betydande domänkunskap, tid eller resurser. Med automatiserad maskininlärning kan du iterera genom modeller och enkelt få produktionsklara ML-modeller. Du behöver bara tillhandahålla data och etiketter och definiera vad modellen ska göra och allt annat, funktionsval, hyperparametersökning, skalning och normaliseringstekniker, tillämpas automatiskt och testas. AutoML hjälper vanligtvis också förebygga överpassning och obalanserad data i dina modeller med minimal ansträngning från användaren.
Många automatiserade maskininlärningsmetoder stöder en mängd olika maskininlärningsuppgifter inklusive klassificering, regression, tidsserieprognoser, bildsegmentering, textanalys och många fler och du kan utföra alla dessa uppgifter utan att veta exakt hur någon av dem faktiskt fungerar.
När ska jag använda AutoML?
Du kan tillämpa AutoML när du vill träna och trimma en modell utan omfattande programmeringskunskaper eller utan någon domänkunskap. Även om du har den kunskap som krävs för att bygga och testa dina egna modeller kan du använda AutoML för ett snabbare och enklare arbetsflöde och därmed spara tid och resurser. Det automatiserade tillvägagångssättet möjliggör snabb prototypframställning av ML-modeller med goda resultat som möjliggör ett agilt arbetsflöde.
Slutsats
Maskininlärning är en iterativ och tråkig process som kräver många timmars försök och fel. AutoML automatiserar de tidskrävande, iterativa uppgifterna för utveckling av maskininlärningsmodeller så att du kan bygga kvalitets-ML-modeller. Det låter människor fokusera på data och affärsproblem istället för detaljerna i ML. Med AutoML kan du utveckla maskininlärningsmodeller utan att kräva betydande domänkunskap och du kan iterera genom modeller och få produktionsfärdiga ML-modeller enkelt. Du behöver bara tillhandahålla data och etiketter och definiera vad modellen ska göra. Många olika uppgifter kan lösas med AutoML inklusive klassificering, regression, tidsserieprognoser, bildsegmentering, textanalys och många fler och AutoML möjliggör ett snabbare och enklare arbetsflöde oavsett din kompetensnivå med ML.
Vill veta mer?
Vänligen kontakta oss om du vill veta mer om AutoML och kanske prova det själv. Endast förfrågningar med företags e-postadresser kommer att hanteras. Genom att ange dina uppgifter i formuläret samtycker du till att vi lagrar den informationen i det enda syftet att komma i kontakt med dig.
