AutoML, или автоматизированное машинное обучение, относится к набору методов, методов и технологий, которые облегчают автоматизацию различных этапов процесса машинного обучения. Разработанный для ускорения разработки и внедрения моделей машинного обучения с меньшим вмешательством человека, AutoML позволяет профессионалам с ограниченным опытом в этой области эффективно создавать и внедрять решения машинного обучения. Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение играют все более важную роль в разработке современных приложений, AutoML приобретает все большую актуальность на таких платформах, как платформа no-code AppMaster.
В целом процесс машинного обучения включает в себя такие задачи, как сбор данных, предварительная обработка, разработка функций, выбор модели, обучение, настройка, оценка и развертывание. AutoML стремится автоматизировать некоторые из этих задач, делая процесс более эффективным, доступным и экономичным. Эта автоматизация достигается с помощью таких методов, как оптимизация гиперпараметров, поиск нейронной архитектуры, трансферное обучение, метаобучение и увеличение обучающих данных.
AutoML может оптимизировать различные аспекты конвейера машинного обучения, в том числе:
- Предварительная обработка данных. Решения AutoML могут автоматизировать обработку отсутствующих, зашумленных или противоречивых данных и гарантировать, что набор данных готов к разработке модели. Расширенные инструменты могут даже помочь в обнаружении выбросов и вменении пропущенных значений, что является ключевыми задачами предварительной обработки данных.
- Разработка функций. Это влечет за собой автоматический выбор и преобразование соответствующих функций из необработанных данных, что имеет решающее значение для повышения производительности модели. Платформы AutoML могут использовать такие методы, как анализ главных компонентов (PCA), для уменьшения размерности и повышения управляемости данных для моделей обучения.
- Выбор модели и настройка гиперпараметров: AutoML может искать и сравнивать различные алгоритмы машинного обучения, чтобы найти наиболее подходящую модель для конкретной задачи. Он также может оптимизировать гиперпараметры, используя такие методы, как байесовская оптимизация и поиск по сетке, что значительно повышает производительность модели.
- Оценка модели. Для оценки производительности различных моделей решения AutoML часто предоставляют визуализации и показатели (такие как точность, точность, отзыв и оценка F1) для лучшего понимания и принятия решений.
- Управление развертыванием и жизненным циклом. С помощью AutoML пользователи могут быстро развертывать модели, отслеживать их производительность в режиме реального времени и обновлять их по мере необходимости, управляя всем жизненным циклом с относительной легкостью.
AutoML имеет широкий спектр приложений в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, розничную торговлю, маркетинг и производство. Возможные варианты использования включают сегментацию клиентов, обнаружение мошенничества, анализ настроений, распознавание изображений и профилактическое обслуживание. Поскольку организации генерируют и обрабатывают растущие объемы данных, AutoML позволяет им использовать возможности искусственного интеллекта для принятия обоснованных решений и повышения производительности.
Интеграция AutoML в комплексную платформу no-code такую как AppMaster, может значительно ускорить разработку и развертывание приложений на базе искусственного интеллекта, предоставляя разработчикам доступ к предварительно созданным моделям и шаблонам. С помощью AppMaster можно проектировать и разрабатывать надежные, масштабируемые приложения без необходимости обширных знаний в области машинного обучения или программирования. Пользователи могут просто создавать модели данных, проектировать бизнес-процессы и создавать REST API или endpoints WebSocket, чтобы платформа генерировала необходимый исходный код для серверных частей, веб-приложений и мобильных приложений с использованием современных платформ, таких как Go, Vue и Kotlin/ SwiftUI.
Приложения, созданные с помощью AppMaster, могут беспрепятственно работать с базами данных, совместимыми с Postgresql, в качестве основного хранилища данных, обеспечивая масштабируемые высокопроизводительные решения для предприятий и сценариев использования с высокой нагрузкой. Интеграция AutoML в AppMaster позволяет разработчикам быстро разрабатывать и развертывать решения искусственного интеллекта, не создавая технической задолженности, поскольку платформа генерирует код с нуля каждый раз, когда изменяются требования. Это позволяет как малым, так и крупным предприятиям создавать мощные и экономичные приложения за небольшую часть традиционного времени и ресурсов.
Таким образом, AutoML использует возможности автоматизации для упрощения и ускорения различных этапов процесса машинного обучения, позволяя людям с ограниченным опытом в области искусственного интеллекта беспрепятственно использовать преимущества машинного обучения. Такие платформы, как AppMaster могут интегрировать AutoML в свои решения no-code, что упрощает разработчикам быстрое создание комплексных, масштабируемых приложений на основе искусственного интеллекта без возникновения технического долга.
