AutoML veya Otomatik Makine Öğrenimi, makine öğrenimi sürecindeki çeşitli aşamaların otomasyonunu kolaylaştıran bir dizi teknik, yöntem ve teknolojiyi ifade eder. Daha az insan müdahalesi ile makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini ve devreye alınmasını hızlandırmak için tasarlanan AutoML, alanda sınırlı uzmanlığa sahip profesyonellerin makine öğrenimi çözümlerini etkili bir şekilde oluşturmasına ve uygulamasına olanak tanır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, modern uygulama geliştirmede giderek daha büyük roller oynadıkça, AutoML, AppMaster no-code platform gibi platformlarda giderek daha fazla ilgi kazanıyor.
Genel olarak makine öğrenimi süreci, veri toplama, ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi, eğitim, ayarlama, değerlendirme ve dağıtım gibi görevleri içerir. AutoML, bu görevlerin birçoğunu otomatikleştirerek süreci daha verimli, erişilebilir ve uygun maliyetli hale getirmeyi amaçlamaktadır. Bu otomasyon, hiperparametre optimizasyonu, sinir mimarisi araması, transfer öğrenimi, meta-öğrenme ve eğitim verilerinin artırılması gibi tekniklerle elde edilir.
AutoML, aşağıdakiler de dahil olmak üzere makine öğrenimi hattının çeşitli yönlerini kolaylaştırabilir:
- Veri ön işleme: AutoML çözümleri eksik, gürültülü veya tutarsız verilerin işlenmesini otomatikleştirebilir ve veri kümesinin model geliştirmeye hazır olmasını sağlayabilir. Gelişmiş araçlar, veri ön işlemede temel görevler olan aykırı değerlerin tespit edilmesine ve eksik değerlerin atanmasına bile yardımcı olabilir.
- Özellik mühendisliği: Bu, model performansını iyileştirmek için çok önemli olan ham verilerden ilgili özelliklerin otomatik olarak seçilmesini ve dönüştürülmesini gerektirir. AutoML platformları, boyutluluğun azaltılması için temel bileşen analizi (PCA) gibi teknikleri kullanabilir ve verileri eğitim modelleri için daha yönetilebilir hale getirebilir.
- Model seçimi ve hiper parametre ayarlama: AutoML, belirli bir soruna en uygun modeli bulmak için farklı makine öğrenimi algoritmalarını arayabilir ve karşılaştırabilir. Ayrıca Bayes optimizasyonu ve ızgara araması gibi yöntemleri kullanarak hiperparametreleri optimize edebilir ve model performansını önemli ölçüde artırır.
- Model değerlendirmesi: AutoML çözümleri, farklı modellerin performansını değerlendirmek için genellikle daha iyi anlama ve karar verme amacıyla görselleştirmeler ve ölçümler (doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi) sağlar.
- Dağıtım ve yaşam döngüsü yönetimi: AutoML ile kullanıcılar modelleri hızlı bir şekilde dağıtabilir, performanslarını gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve gerektiğinde güncelleyebilir; böylece tüm yaşam döngüsünü nispeten kolaylıkla yönetebilir.
AutoML'in sağlık hizmetleri, finans, perakende, pazarlama ve üretim dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde geniş kapsamlı uygulamaları vardır. Olası kullanım örnekleri arasında müşteri segmentasyonu, dolandırıcılık tespiti, duyarlılık analizi, görüntü tanıma ve tahmine dayalı bakım yer alır. AutoML, kuruluşlar artan hacimde veri üretip işlerken, bilinçli karar verme ve gelişmiş üretkenlik için yapay zekanın gücünden yararlanmalarını sağlar.
AutoML'in AppMaster gibi kapsamlı no-code bir platforma entegrasyonu, geliştiricilere önceden oluşturulmuş modellere ve şablonlara erişim sağlayarak yapay zeka destekli uygulamaların geliştirilmesini ve dağıtımını önemli ölçüde hızlandırabilir. AppMaster aracılığıyla kapsamlı makine öğrenimi veya programlama uzmanlığına ihtiyaç duymadan sağlam, ölçeklenebilir uygulamalar tasarlayabilir ve geliştirebilirsiniz. Kullanıcılar platformun Go, Vue ve Kotlin/ SwiftUI gibi modern çerçeveleri kullanarak arka uçlar, web uygulamaları ve mobil uygulamalar için gerekli kaynak kodunu oluşturmasını sağlamak için veri modelleri oluşturabilir, iş süreçlerini tasarlayabilir ve REST API'leri veya WebSocket endpoints oluşturabilir.
AppMaster tarafından oluşturulan uygulamalar, birincil veri depolama alanları olarak Postgresql uyumlu veritabanlarıyla sorunsuz bir şekilde çalışabilir ve kuruluşlar ve yüksek yüklü kullanım durumları için ölçeklenebilir, yüksek performanslı çözümlere olanak tanır. AppMaster AutoML entegrasyonu, platform, gereksinimler her değiştirildiğinde sıfırdan kod ürettiğinden, geliştiricilerin teknik borç ödemeden AI çözümlerini hızlı bir şekilde geliştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Bu, hem küçük işletmelerin hem de büyük kuruluşların, gereken geleneksel zaman ve kaynakların çok küçük bir kısmıyla güçlü, uygun maliyetli uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.
Özetle AutoML, makine öğrenimi sürecinin çeşitli aşamalarını basitleştirmek ve hızlandırmak için otomasyonun gücünden yararlanarak sınırlı yapay zeka uzmanlığına sahip kişilerin makine öğreniminin avantajlarından hiçbir engel olmadan yararlanmasına olanak tanır. AppMaster gibi platformlar, AutoML'i no-code çözümlerine entegre ederek geliştiricilerin teknik borç ödemeden hızlı bir şekilde kapsamlı, ölçeklenebilir ve yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmasını kolaylaştırıyor.
