AutoML, o Automated Machine Learning, si riferisce a un insieme di tecniche, metodi e tecnologie che facilitano l'automazione delle varie fasi del processo di machine learning. Progettato per accelerare lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning con un intervento umano ridotto, AutoML consente ai professionisti con esperienza limitata nel settore di creare e implementare soluzioni di machine learning in modo efficace. Poiché l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico svolgono un ruolo sempre più importante nello sviluppo di applicazioni moderne, AutoML acquisisce crescente rilevanza in piattaforme come la piattaforma no-code AppMaster.
In generale, il processo di machine learning prevede attività quali raccolta dati, preelaborazione, ingegneria delle funzionalità, selezione del modello, formazione, ottimizzazione, valutazione e distribuzione. AutoML mira ad automatizzare molte di queste attività, rendendo il processo più efficiente, accessibile ed economico. Questa automazione si ottiene attraverso tecniche come l'ottimizzazione degli iperparametri, la ricerca dell'architettura neurale, il trasferimento di apprendimento, il meta-apprendimento e l'aumento dei dati di addestramento.
AutoML può semplificare vari aspetti della pipeline di machine learning, tra cui:
- Preelaborazione dei dati: le soluzioni AutoML possono automatizzare la gestione di dati mancanti, rumorosi o incoerenti e garantire che il set di dati sia pronto per lo sviluppo del modello. Strumenti avanzati possono anche aiutare nel rilevamento dei valori anomali e nell'imputazione dei valori mancanti, che sono compiti chiave nella preelaborazione dei dati.
- Ingegneria delle caratteristiche: comporta la selezione e la trasformazione automatizzate delle caratteristiche rilevanti dai dati grezzi, che è fondamentale per migliorare le prestazioni del modello. Le piattaforme AutoML possono utilizzare tecniche come l'analisi dei componenti principali (PCA) per la riduzione della dimensionalità e rendere i dati più gestibili per i modelli di training.
- Selezione del modello e ottimizzazione degli iperparametri: AutoML può cercare e confrontare diversi algoritmi di machine learning per trovare il modello più adatto a un determinato problema. Può anche ottimizzare gli iperparametri utilizzando metodi come l'ottimizzazione bayesiana e la ricerca su griglia, aumentando significativamente le prestazioni del modello.
- Valutazione del modello: per valutare le prestazioni di diversi modelli, le soluzioni AutoML spesso forniscono visualizzazioni e metriche (come accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1) per una migliore comprensione e processo decisionale.
- Distribuzione e gestione del ciclo di vita: con AutoML, gli utenti possono distribuire rapidamente i modelli, monitorarne le prestazioni in tempo reale e aggiornarli secondo necessità, gestendo l'intero ciclo di vita con relativa facilità.
AutoML offre un'ampia gamma di applicazioni in tutti i settori, tra cui sanità, finanza, vendita al dettaglio, marketing e produzione. I possibili casi d'uso includono la segmentazione della clientela, il rilevamento delle frodi, l'analisi del sentiment, il riconoscimento delle immagini e la manutenzione predittiva. Mentre le organizzazioni generano ed elaborano volumi crescenti di dati, AutoML consente loro di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale per prendere decisioni informate e migliorare la produttività.
L'integrazione di AutoML in una piattaforma no-code completa come AppMaster può accelerare significativamente lo sviluppo e l'implementazione di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale fornendo agli sviluppatori l'accesso a modelli e modelli predefiniti. Attraverso AppMaster è possibile progettare e sviluppare applicazioni robuste e scalabili senza la necessità di competenze approfondite in materia di apprendimento automatico o programmazione. Gli utenti possono semplicemente creare modelli di dati, progettare processi aziendali e creare API REST o endpoints WebSocket per fare in modo che la piattaforma generi il codice sorgente necessario per backend, applicazioni web e applicazioni mobili utilizzando framework moderni come Go, Vue e Kotlin/ SwiftUI.
Le applicazioni generate da AppMaster possono funzionare perfettamente con i database compatibili con Postgresql come archivio dati primario, consentendo soluzioni scalabili e ad alte prestazioni per aziende e casi d'uso ad alto carico. L'integrazione di AutoML in AppMaster consente agli sviluppatori di sviluppare e distribuire rapidamente soluzioni AI senza incorrere in debiti tecnici, poiché la piattaforma genera codice da zero ogni volta che i requisiti vengono modificati. Ciò consente sia alle piccole che alle grandi imprese di creare applicazioni potenti ed economicamente vantaggiose in una frazione del tempo e delle risorse tradizionali richiesti.
In sintesi, AutoML sfrutta la potenza dell'automazione per semplificare e accelerare le varie fasi del processo di machine learning, consentendo agli individui con competenze limitate in materia di intelligenza artificiale di sfruttare i vantaggi dell'apprendimento automatico senza barriere. Piattaforme come AppMaster possono integrare AutoML nelle loro soluzioni no-code, rendendo più semplice per gli sviluppatori creare rapidamente applicazioni complete, scalabili e basate sull'intelligenza artificiale, senza incorrere in debiti tecnici.
