AutoML, atau Pembelajaran Mesin Otomatis, mengacu pada kumpulan teknik, metode, dan teknologi yang memfasilitasi otomatisasi berbagai tahapan dalam proses pembelajaran mesin. Dirancang untuk mempercepat pengembangan dan penerapan model pembelajaran mesin dengan mengurangi intervensi manusia, AutoML memungkinkan para profesional dengan keahlian terbatas di lapangan untuk membangun dan menerapkan solusi pembelajaran mesin secara efektif. Karena AI dan pembelajaran mesin memainkan peran yang semakin besar dalam pengembangan aplikasi modern, AutoML semakin relevan dalam platform seperti platform no-code AppMaster.
Secara umum, proses pembelajaran mesin melibatkan tugas-tugas seperti pengumpulan data, pemrosesan awal, rekayasa fitur, pemilihan model, pelatihan, penyetelan, evaluasi, dan penerapan. AutoML bertujuan untuk mengotomatiskan beberapa tugas ini, menjadikan prosesnya lebih efisien, mudah diakses, dan hemat biaya. Otomatisasi ini dicapai melalui teknik seperti pengoptimalan hyperparameter, penelusuran arsitektur saraf, pembelajaran transfer, pembelajaran meta, dan augmentasi data pelatihan.
AutoML dapat menyederhanakan berbagai aspek alur pembelajaran mesin, termasuk:
- Pemrosesan awal data: Solusi AutoML dapat mengotomatiskan penanganan data yang hilang, bermasalah, atau tidak konsisten dan memastikan bahwa kumpulan data siap untuk pengembangan model. Alat canggih bahkan dapat membantu dalam deteksi outlier dan imputasi nilai yang hilang, yang merupakan tugas utama dalam prapemrosesan data.
- Rekayasa fitur: Hal ini memerlukan pemilihan otomatis dan transformasi fitur yang relevan dari data mentah, yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model. Platform AutoML dapat menggunakan teknik seperti analisis komponen utama (PCA) untuk pengurangan dimensi dan membuat data lebih mudah dikelola untuk model pelatihan.
- Pemilihan model dan penyetelan hyperparameter: AutoML dapat mencari dan membandingkan berbagai algoritme pembelajaran mesin untuk menemukan model yang paling sesuai untuk masalah tertentu. Ini juga dapat mengoptimalkan hyperparameter menggunakan metode seperti optimasi Bayesian dan pencarian grid—yang secara signifikan meningkatkan kinerja model.
- Evaluasi model: Untuk menilai performa berbagai model, solusi AutoML sering kali menyediakan visualisasi dan metrik (seperti akurasi, presisi, perolehan, dan skor F1) untuk pemahaman dan pengambilan keputusan yang lebih baik.
- Manajemen penerapan dan siklus hidup: Dengan AutoML, pengguna dapat menerapkan model dengan cepat, memantau kinerjanya secara real-time, dan memperbaruinya sesuai kebutuhan—mengelola seluruh siklus hidup dengan relatif mudah.
AutoML memiliki beragam aplikasi di berbagai industri, termasuk perawatan kesehatan, keuangan, ritel, pemasaran, dan manufaktur. Kemungkinan kasus penggunaan mencakup segmentasi pelanggan, deteksi penipuan, analisis sentimen, pengenalan gambar, dan pemeliharaan prediktif. Saat organisasi menghasilkan dan memproses peningkatan volume data, AutoML memungkinkan mereka memanfaatkan kekuatan AI untuk pengambilan keputusan yang tepat dan meningkatkan produktivitas.
Integrasi AutoML ke dalam platform no-code yang komprehensif seperti AppMaster dapat secara signifikan mempercepat pengembangan dan penerapan aplikasi yang didukung AI dengan memberikan pengembang akses ke model dan template yang telah dibuat sebelumnya. Melalui AppMaster, seseorang dapat merancang dan mengembangkan aplikasi yang kuat dan dapat diskalakan tanpa memerlukan pembelajaran mesin atau keahlian pemrograman yang ekstensif. Pengguna cukup membangun model data, merancang proses bisnis, dan membuat REST API atau endpoints WebSocket agar platform menghasilkan kode sumber yang diperlukan untuk backend, aplikasi web, dan aplikasi seluler menggunakan kerangka kerja modern seperti Go, Vue, dan Kotlin/ SwiftUI.
Aplikasi yang dibuat oleh AppMaster dapat bekerja secara lancar dengan database yang kompatibel dengan Postgresql sebagai penyimpanan data utamanya, memungkinkan solusi yang dapat diskalakan dan berkinerja tinggi untuk perusahaan dan kasus penggunaan dengan beban tinggi. Integrasi AutoML di AppMaster memungkinkan pengembang dengan cepat mengembangkan dan menerapkan solusi AI tanpa menimbulkan hutang teknis, karena platform menghasilkan kode dari awal setiap kali persyaratan diubah. Hal ini memungkinkan usaha kecil dan perusahaan besar untuk membangun aplikasi yang kuat dan hemat biaya dengan waktu dan sumber daya yang lebih sedikit dari biasanya.
Singkatnya, AutoML memanfaatkan kekuatan otomatisasi untuk menyederhanakan dan mempercepat berbagai tahapan proses pembelajaran mesin, memungkinkan individu dengan keahlian AI terbatas untuk memanfaatkan manfaat pembelajaran mesin tanpa hambatan. Platform seperti AppMaster dapat mengintegrasikan AutoML ke dalam solusi no-code mereka, sehingga memudahkan pengembang untuk membuat aplikasi yang komprehensif, skalabel, dan berbasis AI dengan cepat, tanpa menimbulkan utang teknis.
