Yapay zeka ve makine öğrenme alanında AutoML (Automated Machine Learning) olarak adlandırılan otomatik makine öğrenme, bir makine öğrenme modelinin oluşturulması, eğitilmesi ve optimize edilmesi için bütünleşik yazılım platformlarını tanımlar. Bu platformlar, kullanıcıların veri bilimi ve makine öğrenme konularında uzman olmasına gerek olmadan, en iyi performansı veren modeli otomatik olarak seçmelerine ve eğitmelerine olanak tanır.
AutoML süreci genellikle şu adımları içerir:
Bu adımlar, AutoML sistemlerinin veri bilimci ve makine öğrenme uzmanlarına, makine öğrenme modeli oluşturma, eğitme ve dağıtma süreçlerini otomatikleştirme ve kolaylaştırma imkanı sunmasını sağlar.
Temel olarak otomatik makine öğrenimi, model algoritmasını seçme, hiperparametre optimizasyonu, yinelemelerle modelleme ve model değerlendirmesinin otomatikleştirilmiş bir uygulamasıdır. Bu teknoloji, veri bilimcilerin yerini almayı amaçlamaz, aksine onları tekrarlayan görevlerden kurtarır. AutoML, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi için MLOps metodolojileri ile birleştirildiğinde, iş organizasyonlarında yüksek verimlilik sağlar.
MLOps, yapay zeka ve makine öğrenme projelerinin devamı ve bakımı için DevOps kavramının uygulanmasıdır. Bu, makine öğrenme modellerinin geliştirilmesi, test edilmesi, dağıtılması ve üretim ortamında yönetilmesi için gerekli olan tüm iş süreçlerini ve araçları kapsar. MLOps, veri bilimcilerinin ve makine öğrenme uzmanlarının yanı sıra DevOps ekibini de içererek, makine öğrenme projelerinin hızlı, güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde dağıtılmasını sağlar.
AutoML, birçok farklı sektörde kullanılabilecek bir teknolojidir ve her sektörde farklı kullanım senaryoları bulunabilir. Finans, sağlık ve e-ticaret sektörlerinde kullanımını örneklendirebiliriz:
Şirketler için AutoML çok önemlidir ve birçok faydası vardır. Şirketler, AutoML kullanarak veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilirler. Aynı zamanda AutoML, veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde verimlilik ve doğruluk oranını artırarak şirketlerin pazar rekabet gücünü arttırabilir.
AutoML, veri bilimcilerinin ve makine öğrenme uzmanlarının elle model seçme, eğitme ve optimize etme süreçlerini otomatikleştirerek zaman tasarrufu sağlar. Bu sayede veri analitik ve makine öğrenme projeleri daha hızlı tamamlanabilir ve şirketler daha hızlı pazarın ihtiyaçlarına cevap verebilir.
AutoML ayrıca, veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde doğruluk oranını artırabilir. AutoML, verilerin farklı boyutlarını ve özelliklerini analiz ederek en iyi modeli seçerek veri analitikçilerin ve makine öğrenme uzmanlarının yüksek doğruluk oranları elde etmelerine yardımcı olabilir.
AutoML, veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde veri bilimcilerin ve makine öğrenme uzmanlarının bilgi gereksinimini azaltabilir. AutoML, bu süreçleri otomatikleştirerek veri analitikçilerin ve makine öğrenme uzmanlarının model seçimi ve eğitimi konusunda detaylı bilgi sahibi olmalarını gerektirmez.
AutoML şirketler için veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde zaman, maliyet, verimlilik ve doğruluk oranı açısından önemli faydalar sunabilir. Şirketler, AutoML kullanarak pazar rekabet güçlerini arttırabilir ve daha hızlı pazarın ihtiyaçlarına cevap verebilir.
Veri ve Analitik odağında kurumların ihtiyaç duyduğu dönüşümde, sürecin tasarlanmasını, çözümün üretilmesini ve alanında lider teknolojiler ile süreçlerin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlıyoruz.
Komtaş, MLOps, AutoML çözümlerinde dünyanın lider teknolojilerinden Dataiku'yu tercih ediyor. Dataiku, teknik olmayan iş analistlerinden en üst düzey veri bilimcilerine ve yazılım geliştiricilerine kadar farklı profillere sahip kullanıcılar için erişilebilir ve kullanıcı dostu. Dataiku'nun web arayüzü ve sürükle-bırak seçeneklerini kullanarak teknik yetenekten bağımsız olarak tüm ekip birlikte çalışabilir.
Uçtan uca çözümlerimizi ve teknolojilerimiz hakkında bilgi almak için bizimle iletişime geçin.
Yoğun veri, genel anlamda veri matrisindeki veya veri setindeki çoğu hücrenin veya alanın dolu olduğu, boş veya sıfır değerlerin minimal düzeyde bulunduğu veri yapılarını ifade eder.
Mantıksal analiz platformu büyük işletmelerin ihtiyaçlarına cevap verecek şekilde tasarlanmış sınırsız özellikli bir teknoloji çözümüdür.
Natural Language Understanding (NLU), makinelerin insan dilini anlama, yorumlama ve uygun şekilde yanıt verme kabiliyetini ifade eden yapay zekâ teknolojisidir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
LC Waikiki ihtiyaçlarına özel olarak geliştirilen bu proje ile veri işleme hızını ortalama 13 kat, maksimumda ise 30 kat arttırmayı başardık