Hva er automatisert maskinlæring?
Automatisert maskinlæring (AutoML) er prosessen med å løse utfordringer i den virkelige verden ved å automatisere AI-basert maskinlæring — som bruker statistiske teknikker eller algoritmer for å gjøre en datamaskin bedre til det den gjør. AutoML dekker hele spekteret av maskinlæring, fra rådatasett til implementerbar maskinlæringsmodell.
AutoML-programvaren automatiserer flere maskinlæringsfunksjoner, blant annet å oppdage mønstre og strukturer, finne uvanlige datapunkter, forutsi verdier og kategorier og løse en rekke ulike problemer.
Hva er forretningsfordelene ved automatisert maskinlæring?
Blant de mange forretningsfordelene med AutoML er:
- Gjør det mulig for bedrifter å bruke og forstå svært store datamengder fra en rekke ulike kilder.
- Gjør det mulig for ikke-eksperter å enkelt implementere maskinlæringsmodeller, -teknikker og -løsninger, slik at organisasjonens dataforskere kan fokusere på mer komplekse problemer.
- Raskere levering av enklere løsninger som ofte gir bedre resultater enn manuelt utformede modeller.
- Løse flere forretningsproblemer raskere ved å automatisere manuelle, kjedelige oppgaver — for eksempel å sammenligne dusinvis av modeller for å avdekke innsikt og prediksjoner — som ellers ville krevd uker eller måneder av dataforskernes tid..
- Forbedre avkastningen på datavitenskap ved å utnytte den institusjonelle kunnskapen til dataforskere og unngå tiden og kostnadene som kreves for å skape verdi.
