AutoML (การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ)

AutoML หรือการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ หมายถึงชุดของเทคนิค วิธีการ และเทคโนโลยีที่เอื้อต่อการทำงานอัตโนมัติในขั้นตอนต่างๆ ภายในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง ออกแบบมาเพื่อเร่งการพัฒนาและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยลดการแทรกแซงของมนุษย์ AutoML ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญจำกัดในสาขานี้สามารถสร้างและใช้โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจาก AI และการเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทมากขึ้นเรื่อยๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชันสมัยใหม่ AutoML จึงมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นในแพลตฟอร์ม เช่น แพลตฟอร์ม AppMaster no-code

โดยทั่วไป กระบวนการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การรวบรวมข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า วิศวกรรมคุณสมบัติ การเลือกแบบจำลอง การฝึกอบรม การปรับแต่ง การประเมินผล และการปรับใช้ AutoML มีเป้าหมายเพื่อทำให้งานต่างๆ เหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพ เข้าถึงได้ และคุ้มต้นทุนมากขึ้น ระบบอัตโนมัตินี้ทำได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์ การค้นหาสถาปัตยกรรมประสาท การเรียนรู้แบบถ่ายโอน เมตาเลิร์นนิง และการเพิ่มข้อมูลการฝึกอบรม

AutoML สามารถปรับปรุงแง่มุมต่างๆ ของไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งรวมถึง:

• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: โซลูชัน AutoML สามารถทำให้การจัดการข้อมูลที่สูญหาย มีสัญญาณรบกวน หรือไม่สอดคล้องกันเป็นแบบอัตโนมัติ และช่วยให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลพร้อมสำหรับการพัฒนาแบบจำลอง เครื่องมือขั้นสูงยังสามารถช่วยในการตรวจจับค่าผิดปกติและการใส่ค่าที่หายไป ซึ่งเป็นงานหลักในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• วิศวกรรมด้านคุณลักษณะ: สิ่งนี้นำมาซึ่งการเลือกอัตโนมัติและการเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลดิบ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล แพลตฟอร์ม AutoML สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) เพื่อลดขนาด และทำให้จัดการข้อมูลสำหรับโมเดลการฝึกได้มากขึ้น
• การเลือกโมเดลและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์: AutoML สามารถค้นหาและเปรียบเทียบอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ เพื่อค้นหาโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาที่กำหนด นอกจากนี้ยังสามารถปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ให้เหมาะสมโดยใช้วิธีการต่างๆ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์และการค้นหาตาราง ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลได้อย่างมาก
• การประเมินโมเดล: เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลต่างๆ โซลูชัน AutoML มักจะจัดให้มีการแสดงภาพและหน่วยวัด (เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1) เพื่อความเข้าใจและการตัดสินใจที่ดีขึ้น
• การจัดการปรับใช้และวงจรการใช้งาน: ด้วย AutoML ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลได้อย่างรวดเร็ว ตรวจสอบประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ และอัปเดตตามต้องการ จัดการวงจรการใช้งานทั้งหมดได้อย่างง่ายดาย

AutoML มีแอปพลิเคชันที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการดูแลสุขภาพ การเงิน การค้าปลีก การตลาด และการผลิต กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้ ได้แก่ การแบ่งส่วนลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำรูปภาพ และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ในขณะที่องค์กรสร้างและประมวลผลปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น AutoML ช่วยให้พวกเขาใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

การบูรณาการ AutoML เข้ากับแพลตฟอร์ม no-code อย่าง AppMaster สามารถเร่งการพัฒนาและการปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างมาก โดยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงโมเดลและเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าได้ AppMaster ช่วยให้ออกแบบและพัฒนาแอปพลิเคชันที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้ โดยไม่จำเป็นต้องอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องหรือความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวาง ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดลข้อมูล ออกแบบกระบวนการทางธุรกิจ และสร้าง REST API หรือ endpoints ข้อมูล WebSocket เพื่อให้แพลตฟอร์มสร้างซอร์สโค้ดที่จำเป็นสำหรับแบ็กเอนด์ เว็บแอปพลิเคชัน และแอปพลิเคชันมือถือโดยใช้เฟรมเวิร์กสมัยใหม่ เช่น Go, Vue และ Kotlin/ SwiftUI

แอปพลิเคชันที่สร้างโดย AppMaster สามารถทำงานได้อย่างราบรื่นกับฐานข้อมูลที่เข้ากันได้กับ Postgresql เป็นที่จัดเก็บข้อมูลหลัก ช่วยให้เกิดโซลูชันที่ปรับขนาดได้และมีประสิทธิภาพสูงสำหรับองค์กรและกรณีการใช้งานที่มีปริมาณงานสูง การบูรณาการ AutoML ใน AppMaster ช่วยให้นักพัฒนาสามารถพัฒนาและปรับใช้โซลูชัน AI ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องก่อหนี้ทางเทคนิค เนื่องจากแพลตฟอร์มสร้างโค้ดตั้งแต่ต้นทุกครั้งที่มีการแก้ไขข้อกำหนด ช่วยให้ทั้งธุรกิจขนาดเล็กและองค์กรขนาดใหญ่สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่าโดยใช้เวลาและทรัพยากรเพียงเล็กน้อยเท่านั้น

โดยสรุป AutoML ควบคุมพลังของระบบอัตโนมัติเพื่อลดความซับซ้อนและเร่งรัดขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้บุคคลที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI อย่างจำกัดสามารถควบคุมประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่มีอุปสรรค แพลตฟอร์มอย่าง AppMaster สามารถรวม AutoML เข้ากับโซลูชัน no-code ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ครอบคลุม ปรับขนาดได้ และครอบคลุมได้ง่ายขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องก่อหนี้ทางเทคนิค