Büyük veri çağında, makine öğrenimi (ML), veri analizi ve karar verme için bir araç olarak popülerlik kazanmaktadır. Bununla birlikte, ML modellerinin oluşturulması ve dağıtılması veri bilimi ekipleri için zaman alıcı ve zorlu bir görev olabilir. Bunu ele almak için Microsoft, Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) adında güçlü bir platform tanıttı. AutoML, sürecin içerisinde yer alan birçok sıkıcı ve karmaşık görevi otomatikleştirerek ML modellerinin geliştirilmesi ve dağıtılması sürecini kolaylaştırır. AutoML ile veri bilimi ekipleri modellerini oluşturmak ve geliştirmek üzerinde odaklanabilirken, platform veri ön işlemeden model seçimine ve dağıtımına kadar her şeyi ele alır. Bu yaklaşım, ML modellerinin daha hızlı ve verimli bir şekilde oluşturulması ve dağıtılması için daha hızlı ve verimli bir yol sunar, böylece organizasyonlar hızla içgörüler elde edebilir ve verilere dayalı kararlar alabilir. Bu makalede, Microsoft'un AutoML platformunun özelliklerini ve faydalarını, veri bilimi ekiplerinin iş akışını ve üretkenliğini nasıl iyileştirebileceğini inceleyeceğiz.
Microsoft Otomatik Makine Öğrenme (AutoML), veri bilimi ekiplerinin ML modellerinin geliştirme ve dağıtımını otomatikleştirmelerine olanak sağlayan bir platformdur.
AutoML, veri hazırlama, özellik seçimi, model eğitimi ve dağıtım süreçlerini otomatikleştirmek için gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.
AutoML, ML model geliştirme ve dağıtım sürecinde tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek, veri bilimi ekiplerinin zaman ve kaynak tasarrufu yapmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırabilir.
Evet, AutoML, veri bilimi alanında yeni başlayanlar için kullanıcı dostu ve erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Bununla birlikte, platformu tam olarak kullanabilmeniz için bazı teknik bilgiler gerekmektedir.
AutoML, regresyon modelleri, sınıflandırma modelleri ve kümeleme modelleri de dahil olmak üzere çeşitli ML modelleri geliştirebilir.
Evet, AutoML Python, R ve SQL dahil olmak üzere birden fazla programlama dilini desteklemektedir.
Evet, AutoML finans, sağlık, perakende, üretim ve daha fazla sektörde uygulanabilir.
AutoML çeşitli güvenlik önlemleri kullanır, bunlar arasında veri şifreleme, erişim kontrolü ve denetim izleri bulunur, böylece veri gizliliği ve güvenliği sağlanır.
Evet, AutoML Azure Machine Learning, Power BI ve Excel gibi diğer araçlar ve platformlarla entegre olabilir.
AutoML ile başlamak için Microsoft tarafından sunulan ücretsiz deneme sürümüne kaydolabilir veya bir eğitim oturumuna katılabilirsiniz. Ayrıca, kişiye özel rehberlik için bir Microsoft temsilcisi ile görüşebilirsiniz.
| Rakip | Açıklama | Ana Özellikler | Fiyatlandırma |
|---|---|---|---|
| Google AutoML | Makine öğrenme modellerinin otomatik oluşturulmasını sağlayan bulut tabanlı bir platform. | Özelleştirilebilir modeller, yüksek doğruluk, kolay kullanıcı arayüzü | Saat başı 19.32 dolardan başlar |
| H2O.ai | Kurumsal ve veri bilimciler için geliştirilmiş açık kaynak bir otomatik makine öğrenme platformu. | Otomatik veri temizleme, model açıklanabilirliği, birden fazla algoritma desteği | Yıllık 7,500 dolardan başlar |
| DataRobot | Yapay zeka modellerinin oluşturulma ve dağıtım sürecini hızlandıran otomatik makine öğrenme platformu. | Gelişmiş model ayarlaması, otomatik özellik mühendisliği, güçlü model yönetimi | Fiyat için iletişime geçin |
| Amazon SageMaker | Geliştiricilere ve veri bilimcilerine ölçekleme imkanı sağlayan tamamen yönetilen bir hizmettir. | Entegre algoritmalar, entegre Jupyter not defterleri, otomatik model ayarlama | Saat başı 0.011 dolardan başlar |
| Databricks AutoML | Veri ekiplerine makine öğrenme modelleri oluşturma ve optimize etme konusunda yardımcı olan işbirlikçi bir otomatik makine öğrenme platformu. | Birleştirilmiş analitikler, ölçeklenebilir altyapı, otomatik özellik mühendisliği | Fiyat için iletişime geçin |
Microsoft Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML), veri bilimi ekiplerinin tüm makine öğrenimi model geliştirme ve dağıtım sürecini otomatikleştirmelerine izin veren güçlü bir platformdur. Bu, organizasyonların veri bilimi iş akışlarını optimize etmelerine yardımcı olan son derece sezgisel ve kullanıcı dostu bir araçtır ve aynı zamanda verilerinden maksimum değeri çıkarmalarına olanak tanır.
AutoML, zorlu görev olan makine öğrenimi modelleri oluşturma ve dağıtma sürecini basitleştirmek için tasarlanmıştır. AutoML sayesinde veri bilimi ekipleri, veri temizleme, özellik seçimi ve model ayarlama gibi zaman alıcı görevler yerine veriyi keşfetme ve analiz etme gibi daha önemli konulara odaklanabilir.
AutoML'nin önemli faydalarından biri, tüm model geliştirme sürecini otomatikleştirebilmesidir. Bu, veri bilimi ekiplerinin kod yazmadan kolayca makine öğrenimi modelleri oluşturabilmesi, eğitebilmesi ve dağıtabilmesi anlamına gelir. AutoML ile gereken tek şey, kullanıcıların kullanmak istedikleri verileri ve uygulamak istedikleri algoritmaları seçmelerine olanak tanıyan basit bir sürükle ve bırak arayüzüdür.
AutoML'nin başka bir faydası, karmaşık veri kümeleri için bile yüksek doğrulukta tahminler sağlayabilmesidir. Bu, sinir ağları ve karar ağaçları gibi gelişmiş algoritmaların kullanılmasıyla sağlanır, bu algoritmalar belirli veri tipleri ve uygulamalar için optimize edilmiştir.
AutoML ayrıca makine öğrenimi modellerini izleme ve yönetme için kapsamlı bir araç seti sunar. Bu, otomatik model yeniden eğitme, model sürümleme ve model performans izleme gibi özellikleri içerir; bu özellikler veri bilimi ekiplerinin modellerinin zaman içinde doğru ve güncel kalmasını sağlar.
Genel olarak, Microsoft Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) veri bilimi ekiplerinin tüm makine öğrenimi model geliştirme ve dağıtım sürecini otomatikleştirmelerine yardımcı olan güçlü bir platformdur. AutoML kullanarak organizasyonlar veri bilimi iş akışlarını optimize edebilir, doğruluğu artırabilir ve verilerinden maksimum değeri çıkarabilir.
Topluluk için bir inceleme bırakın
Paylaş
Tweet