AutoML oder Automated Machine Learning bezieht sich auf eine Sammlung von Techniken, Methoden und Technologien, die die Automatisierung verschiedener Phasen innerhalb des maschinellen Lernprozesses erleichtern. AutoML wurde für die Beschleunigung der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen mit weniger menschlichem Eingreifen entwickelt und ermöglicht es Fachleuten mit begrenztem Fachwissen auf diesem Gebiet, Lösungen für maschinelles Lernen effektiv zu entwickeln und zu implementieren. Da KI und maschinelles Lernen in der modernen Anwendungsentwicklung eine immer größere Rolle spielen, gewinnt AutoML auf Plattformen wie der no-code Plattform AppMaster zunehmend an Bedeutung.
Im Allgemeinen umfasst der maschinelle Lernprozess Aufgaben wie Datenerfassung, Vorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellauswahl, Training, Optimierung, Bewertung und Bereitstellung. AutoML zielt darauf ab, mehrere dieser Aufgaben zu automatisieren und den Prozess effizienter, zugänglicher und kostengünstiger zu machen. Diese Automatisierung wird durch Techniken wie Hyperparameteroptimierung, neuronale Architektursuche, Transferlernen, Meta-Lernen und Trainingsdatenerweiterung erreicht.
AutoML kann verschiedene Aspekte der Machine-Learning-Pipeline optimieren, darunter:
- Datenvorverarbeitung: AutoML-Lösungen können die Verarbeitung fehlender, verrauschter oder inkonsistenter Daten automatisieren und sicherstellen, dass der Datensatz für die Modellentwicklung bereit ist. Fortschrittliche Tools können sogar bei der Erkennung von Ausreißern und der Imputation fehlender Werte helfen, was Schlüsselaufgaben bei der Datenvorverarbeitung sind.
- Feature Engineering: Hierbei handelt es sich um die automatisierte Auswahl und Transformation relevanter Features aus Rohdaten, was für die Verbesserung der Modellleistung von entscheidender Bedeutung ist. AutoML-Plattformen können Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) zur Dimensionsreduzierung einsetzen und Daten für Trainingsmodelle besser verwaltbar machen.
- Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning: AutoML kann verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen durchsuchen und vergleichen, um das am besten geeignete Modell für ein bestimmtes Problem zu finden. Es kann auch Hyperparameter mithilfe von Methoden wie der Bayes'schen Optimierung und der Rastersuche optimieren und so die Modellleistung erheblich steigern.
- Modellbewertung: Um die Leistung verschiedener Modelle zu bewerten, stellen AutoML-Lösungen häufig Visualisierungen und Metriken (wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Score) für ein besseres Verständnis und eine bessere Entscheidungsfindung bereit.
- Bereitstellung und Lebenszyklusverwaltung: Mit AutoML können Benutzer Modelle schnell bereitstellen, ihre Leistung in Echtzeit überwachen und sie bei Bedarf aktualisieren – und so den gesamten Lebenszyklus relativ einfach verwalten.
AutoML verfügt über weitreichende Anwendungen in allen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Marketing und Fertigung. Mögliche Anwendungsfälle sind Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Stimmungsanalyse, Bilderkennung und vorausschauende Wartung. Da Unternehmen immer größere Datenmengen generieren und verarbeiten, können sie mit AutoML die Leistungsfähigkeit der KI für fundierte Entscheidungen und eine höhere Produktivität nutzen.
Die Integration von AutoML in eine umfassende no-code Plattform wie AppMaster kann die Entwicklung und Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen erheblich beschleunigen, indem sie Entwicklern Zugriff auf vorgefertigte Modelle und Vorlagen bietet. Mit AppMaster kann man robuste, skalierbare Anwendungen entwerfen und entwickeln, ohne dass umfassende maschinelle Lern- oder Programmierkenntnisse erforderlich sind. Benutzer können einfach Datenmodelle erstellen, Geschäftsprozesse entwerfen und REST-APIs oder WebSocket- endpoints erstellen, damit die Plattform mithilfe moderner Frameworks wie Go, Vue und Kotlin/ SwiftUI den erforderlichen Quellcode für Backends, Webanwendungen und mobile Anwendungen generiert.
Von AppMaster generierte Anwendungen können nahtlos mit Postgresql-kompatiblen Datenbanken als primärem Datenspeicher zusammenarbeiten und ermöglichen so skalierbare, leistungsstarke Lösungen für Unternehmen und Anwendungsfälle mit hoher Auslastung. Die AutoML-Integration in AppMaster ermöglicht es Entwicklern, KI-Lösungen schnell zu entwickeln und bereitzustellen, ohne technische Schulden zu machen, da die Plattform bei jeder Änderung der Anforderungen Code von Grund auf neu generiert. Dies ermöglicht es sowohl kleinen als auch großen Unternehmen, leistungsstarke, kostengünstige Anwendungen zu einem Bruchteil des herkömmlichen Zeit- und Ressourcenaufwands zu erstellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AutoML die Leistungsfähigkeit der Automatisierung nutzt, um verschiedene Phasen des maschinellen Lernprozesses zu vereinfachen und zu beschleunigen, sodass Personen mit begrenzten KI-Kenntnissen die Vorteile des maschinellen Lernens ohne Hindernisse nutzen können. Plattformen wie AppMaster können AutoML in ihre no-code Lösungen integrieren, was es Entwicklern erleichtert, schnell umfassende, skalierbare und KI-gesteuerte Anwendungen zu erstellen, ohne technische Schulden zu machen.
