19 herramientas de AutoML para entrenar fácilmente sus modelos de ML [2023]

AutoML posiblemente comprenda todas las fases, desde la creación con un pequeño conjunto de datos hasta el establecimiento de un modelo de aprendizaje automático que esté fácilmente disponible para su uso.

Además, AutoML se propuso como una solución basada en inteligencia artificial para la creciente demanda de aplicar el aprendizaje automático.

La técnica que se utiliza para fabricar dispositivos en AutoML se centró en permitir que los no profesionales hicieran uso de modelos y técnicas de aprendizaje automático sin obligarlos a convertirse en profesionales del aprendizaje automático.

Ahora destacaremos las mejores herramientas de AutoML que puede incorporar a su estrategia comercial para asegurarse de mantenerse a la vanguardia.

Pero antes de sumergirse, es posible que desee leer nuestro artículo anterior sobre diferentes Herramientas comerciales de IA para una comprensión integral del panorama más amplio de la IA y cómo estas poderosas herramientas pueden potenciar su negocio.

1. robot de datos

AI Cloud es una nueva aplicación creada para las demandas, los desafíos y la comodidad de la IA actual. Además, la IA está modificando todas las industrias y organizaciones. A medida que continúe progresando, los resultados basados ​​en el aprendizaje automático se convertirán en el nuevo estándar.

Para cumplir con el ultimátum del mundo contemporáneo, tenemos que demostrar una acción conjunta y rápida y acelerar sus soluciones de IA en toda la organización. Por lo tanto, la solución de aprendizaje automático automático (AutoML) de DataRobot autoriza a los creadores de IA en muchas administraciones a aplicar su competencia en el ámbito y ofrecer modelos óptimos sin restar tiempo ni confianza.

DataRobot AI Cloud le permite mejorar nuevos modelos ingeniosos a partir de tipos de datos espectacularmente múltiples. Contiene un enorme centro de información de modelos de rentabilidad y código abierto, desde la retrogradación clásica y la clasificación multinomial compleja hasta los algoritmos de aprendizaje de estructura profunda más recientes.

Inicialmente, se pueden adquirir datos de cualquier fuente, desde datos tabulares establecidos desde hace mucho tiempo y texto sin procesar hasta datos geopolíticos y oculares.

• A través de un sistema JDBC de “autoservicio”, configure las conexiones de la base de datos.

• Utilice el catálogo de IA para actualizar y filtrar sus conjuntos de datos.

• Llevar a cabo la exploración de características en múltiples conjuntos de datos primarios transformados.

• Examinar datos a través de informes y representaciones visuales.

• Según sea necesario, integre una serie de pasos de procesamiento de datos interconectados para entrenar marcos con nuevos datos.

2. Datos

Dataiku es una de las soluciones de aprendizaje automático y ciencia de datos más robustas y completas, que permite que numerosas unidades organizativas implementen, diseñen y operen todas las aplicaciones basadas en IA con facilidad y seguridad.

Bueno, intensificar rápidamente la conciencia adquirida a partir de los datos es analítico para el movimiento del desarrollo hacia IA empresarial, y se trata de escalar, utilizando datos más accesibles para numerosos proyectos de datos. No puede ocurrir sin aumentar el número de personas que tienen acceso regular a los datos y trabajan con ellos (también es importante señalar que esto no puede ocurrir sin una asistencia significativa, el analista que no codifica, que asume un papel más importante).

Dataiku brinda estas enormes características: a través del análisis cualitativo de la visión, los analistas de datos pueden investigar, crear, mejorar y encontrar fácilmente las soluciones de diferentes tipos de datos, incluidos datos estructurados y no estructurados (pasados, por cierto) más auténtico que las hojas tabulares). Además, aquellos científicos que también trabajaron para la recopilación de datos en Dataiku, a través de la codificación y los dispositivos, que son los mejores para su uso. Además, la colaboración en proyectos de datos es bastante valiosa.

• El paso inicial es definir conjuntos de datos que se conectan a sus fuentes de datos.

• DSS le permite ver sus datos inmediatamente después de la definición de un conjunto de datos.

• La preparación de datos visuales en DSS permite la creación visual e interactiva de filtrado y preprocesamiento de datos.

• En segundo lugar, proporciona una funcionalidad personalizada para el análisis exploratorio de datos (EDA) en conjuntos de datos.

• Finalmente, el aprendizaje automático se emplea cuando se intenta predecir una variable objetivo.

3. H20

En H2O.ai, democratizar la IA no es solo un diseño. es un movimiento Y eso significa que necesita acción. Inicialmente, comenzó como un grupo de personas con ideas afines en un espacio abierto, manejado incluso por la idea de que debería haber libertad en torno a la creación y el uso de la IA.

H2O es un marco de ML distribuido completamente de código abierto con escalabilidad secuencial. H2O reforzó los métodos estadísticos de aprendizaje automático más diversos, incluido el aumento de gradiente, SVM, junto con técnicas de aprendizaje profundo. Además, se enfoca por completo en la automatización de las actividades productivas más difíciles en los campos de la ciencia de datos, incluida la extracción de funciones, la optimización y la implementación de modelos. Además, la incorporación de IA sin controlador permite a los ingenieros de datos de todos los niveles probar e implementar canalizaciones de marco desde la GUI de manera conveniente. De este modo,

H2O permite a los usuarios extraer la sofisticación del desarrollo de métodos de vanguardia y personalizar los atributos que los consumidores requieren para extraer e implementar sus datos, ayudando a los usuarios y expertos de campo a participar en la revolución de la IA.

• H2O proporciona un paquete R que se puede cargar desde CRAN y un paquete Python que se puede recuperar desde PyPI.

• Agregue los componentes H2O y GBM.

• Importar el conjunto de datos utilizado para las tareas de clasificación.

• Transformar el conjunto de datos en dos conjuntos (entrenamiento y prueba)

• Entrenar al modelo

• Salida de las puntuaciones AUC para los datos de entrenamiento y validación, respectivamente.

4. Qlik

Qlik es uno de los principales Herramientas de análisis de datos de IA que utiliza tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para proporcionar análisis de datos inteligentes para empresas de todos los tamaños.

Con la ayuda de Qlik AutoML, los equipos de análisis pueden generar rápidamente modelos de aprendizaje automático para análisis predictivos y análisis de escenarios hipotéticos. 

Con una experiencia simple y sin código, puede construir modelos, hacer pronósticos y probar escenarios comerciales rápidamente. Conecte sus datos rápidamente y encuentre controladores críticos para crear y perfeccionar modelos de aprendizaje automático.

Con datos completos de explicabilidad, genere pronósticos y pruebe escenarios hipotéticos. Y para un análisis completamente interactivo, publique instantáneamente los resultados o conecte inmediatamente los modelos a Qlik Sense.

Proporcionar integración de datos:

Ya sea Qlik o Tableau, Power BI y más allá, cualquier plataforma de análisis puede beneficiarse de DataOps; nuestra integración de datos de Qlik acelera la búsqueda y el suministro de datos listos para análisis en tiempo real mediante la automatización de la transmisión, el refinado, la catalogación y la publicación de datos en cualquier nube.

Soporte de análisis de datos:

Utilice el moderno análisis en la nube de aprendizaje automático para permitir que todos sus empleados obtengan mejores resultados y mejores decisiones todos los días, para que pueda revolucionar su empresa y convertirse en el líder del mercado.

5. akkio

AutoML de Akkio es una herramienta que permite a los expertos no técnicos crear e implementar rápidamente IA para tareas que incluyen la tasa de deserción, la prevención del fraude y la optimización de la canalización de ventas sin tener que escribir ningún código. Akkio anunció su plataforma de aprendizaje automático sin código en 2020, que permite a cualquier persona diseñar e implementar modelos en mucho menos tiempo. Además, con datos estadísticos, Akkio entrena un modelo de aprendizaje automático personalizado y lo incorpora para tomar decisiones inteligentes en tiempo real.

• Primero, está vinculado con los datos, ya que los datos son la fuente principal del modelo ML.

• Además, es una herramienta de IA basada en tablas, por lo que requerirá datos estadísticos (por ejemplo, una hoja de cálculo o CSV). Por lo tanto, Akkio reconocerá automáticamente los tipos de datos dentro del conjunto de datos. Por ejemplo, texto, id, número o categoría.

• Luego, Flow Explorer es un modelo de IA completo desde la fuente de datos hasta la implementación del modelo. Se puede incorporar como una interfaz visual para conectar datos, diseñar un modelo de IA e implementarlo sin ningún código.

• Finalmente, se puede optar por la capacitación que ofrece numerosas selecciones (como la más rápida, la de alta calidad y la de la más alta calidad).

6. Neutón.AI

Neuton es un modelo novedoso que pretende ser significativamente más rápido y robusto, y requiere menos habilidades y capacitación que otros ofrecidos por los gigantes digitales Facebook, Google y AWS. Además, permite a los usuarios evaluar la calidad del modelo desde distintos puntos de vista y analizar los resultados de las predicciones.

El Neuton Auto ML implica tres simples pasos:

• Datos adquiridos para entrenamiento

Inicialmente, el proceso de creación del modelo comienza con la adición de una nueva solución que permite el diseño de un modelo y genera predicciones pasando nuevos datos y definiendo parámetros del modelo.

• Entrena a tu modelo

Se adquiere una máquina virtual de inmediato para eliminar el ruido de los datos, extraer características, entrenar modelos y validar. Este procedimiento está completamente automatizado y no requiere la participación o intervención del usuario.

El Neuton puede determinar automáticamente el tipo de actividad en función de los valores de las variables de entrada. Por ejemplo, si Neuton detecta una clasificación binaria de tipo de actividad, no podemos cambiarla a un tipo de actividad diferente. Por otro lado, si Neuton detecta una clasificación multiclase, podemos moverla fácilmente a regresión o viceversa.

• Hacer predicciones

Según la información del indicador de relevancia del marco, este criterio calcula la correlación histórica a lo largo del tiempo entre los datos utilizados para el entrenamiento del modelo y todos los datos que se transmiten para las predicciones.

7. puntoDatos

dotData es una poderosa herramienta AutoML que ayuda a automatizar los proyectos de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial de ciclo completo a través de un ciclo de cuatro pasos: aceleración, aumento, democratización y puesta en funcionamiento, y ofrece un valor comercial de mayor calidad.

Aceleración: dotData libera a los científicos de datos de la monotonía de las tareas manuales de bajo nivel y les da la libertad de resolver problemas, entregando diez veces más proyectos.

Aumento: la inteligencia artificial en la que los datos aumentan la experiencia del científico de datos. El motor de IA explora millones de hipótesis y ayuda a encontrar información comercial más profunda.

Democratización: dotData democratiza un proyecto y facilita poner el poder de ese proyecto en manos de más usuarios. Por lo tanto, establece una cultura verdaderamente basada en datos que no es solo para un solo grupo.

Operacionalización: Finalmente, dotData permite una operacionalización más rápida de la ciencia de datos. Lleva un proyecto de ciencia de datos directamente al negocio desde el laboratorio.

8. imperio

Ipira es otra potente herramienta AutoML que podría extraer automáticamente datos limpios y utilizables de documentos como formularios de reclamo, órdenes de compra y facturas utilizando inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático. También es muy útil en el caso de análisis de archivos masivos o investigación de datos informativos. La herramienta no requiere ninguna codificación adicional. Todo está preinstalado. Cualquier negocio o empresa puede usar esta herramienta de automatización avanzada sin escribir un solo script de código para automatizar su negocio.

Ipira utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por computadora (CV) para la extracción de datos. La herramienta es la primera en ofrecer una solución para usuarios comerciales y empresariales para entrenar algoritmos de aprendizaje automático para escanear documentos como facturas y archivos PDF y almacenar datos importantes en hojas de cálculo y otras herramientas digitales para su consumo en varios sistemas y software.

La excelente experiencia del usuario, la interfaz de usuario limpia y las funciones fáciles de usar han convertido a imperia en una de las herramientas de AutoML más populares.

9. PyCaret

PyCaret es una famosa biblioteca de aprendizaje automático de código abierto y código bajo en python que se utiliza para automatizar el flujo de trabajo de aprendizaje automático y los modelos de inteligencia artificial (AutoML). Permite al usuario entrenar e implementar un modelo de aprendizaje automático en un entorno de código bajo. La biblioteca es bastante útil para aumentar exponencialmente el ritmo del ciclo de experimentos, lo que hace que el usuario sea más productivo y permite comparar, evaluar y ajustar los modelos en un conjunto de datos proporcionado con solo unos pocos scripts de código. Por lo tanto, este aprendizaje automático integral y una biblioteca de gestión de modelos ayudan a aumentar la productividad y la eficiencia al siguiente nivel.

Las características de esta herramienta de aprendizaje automático automatizado incluyen entrenamiento de modelos, preparación de datos, ajuste de hiperparámetros, interpretabilidad, análisis y muchos otros.

PyCaret está facilitando la vida de un científico de datos.

10. Aprendizaje automático de SK

Auto-SKLearn es una potente biblioteca de Python para el aprendizaje automático supervisado. Busca automáticamente el algoritmo de aprendizaje automático adecuado para un nuevo conjunto de datos de aprendizaje automático y optimiza sus hiperparámetros. Está construido alrededor de la biblioteca de aprendizaje automático scikit learn.

La biblioteca se ha vuelto bastante famosa en el aprendizaje automático y la ciencia de datos, ya que automatiza toda la operación de búsqueda del algoritmo de aprendizaje automático apropiado para un nuevo conjunto de datos de aprendizaje automático y optimiza sus hiperparámetros. Ahora, todo el proceso se puede realizar con solo unos pocos clics con la ayuda de esta herramienta.

A los científicos de datos les encanta usarlo, ya que los libera de tareas tediosas y les permite concentrarse en el problema real.

11. GranML

BigML es una plataforma práctica y fácil de usar para realizar tareas de aprendizaje automático. Es una herramienta de aprendizaje automático consumible, escalable y programable que simplifica y facilita la resolución y automatización de tareas de regresión, clasificación, pronóstico de series temporales, detección de anomalías, análisis de conglomerados, modelado de temas y descubrimiento de asociaciones.

La herramienta se fundó en 2011 y se hizo muy famosa debido a sus características extraordinarias.

La herramienta proporciona una amplia gama de conjuntos de datos gratuitos para jugar. Tiene implementados casi todos los algoritmos de aprendizaje automático, que se pueden usar sobre la marcha sin dudarlo con la API de fácil acceso, y los algoritmos también están optimizados. Es súper rápido y eficiente. También otro beneficio es que el usuario no necesita ningún espacio de almacenamiento local. Funciona en la nube y Web API.

12. Minero rápido

RapidMiner es una increíble herramienta de minería de datos que proporciona todo en un solo lugar, desde minería de datos hasta implementación de modelos y operaciones de modelos. La herramienta puede resolver algunos de los casos de uso de aprendizaje automático y aprendizaje profundo más sorprendentes con solo unos pocos clics. Permite a los usuarios ejecutar varios análisis estadísticos, modelos de aprendizaje automático y realizar EDA en la misma plataforma. Además, ofrece una gran cantidad de complementos para la integración y es compatible con los sistemas Android e iOs.

RapidMiner también ayuda con el enfoque de reentrenamiento del modelo de optimización, y hay algo llamado modelado de deriva, que es posible con la ayuda de esta poderosa herramienta.

Tiene características sorprendentes como validación cruzada, flujo de proceso visual, un conjunto integral de herramientas de análisis actuales y controles deslizantes para el escenario, conocidos como análisis hipotéticos.

13. Google Cloud AutoML

A pesar de que el departamento de AutoML ha estado aproximadamente un año (incluidas las bibliotecas, talleres, experimentación y contenciones de código abierto de AutoML), en 2017 Google adoptó el término AutoML para su investigación de redes neuronales.

Cloud AutoML de Google se anunció en enero de 2018 como una variedad de productos de aprendizaje automático. Hasta este punto, consta de un elemento disponible de forma sincera, AutoML Vision, una API que reconoce o asocia objetos en imágenes. Según este concepto, Cloud AutoML Vision depende de dos técnicas centrales y fundamentales: el aprendizaje por transferencia y la búsqueda de arquitectura perceptual. Permite a los desarrolladores con la menor experiencia en aprendizaje automático preparar modelos elevados adaptados a sus necesidades. Además, incluye la capacidad de entrenar invariablemente diferentes modelos en datos espaciales y textuales como parte de la plataforma ML centralizada de Google, Vertex AI.

• Google Cloud AutoML pasa a una etapa íntegra y no idéntica y está diseñado específicamente en las redes neuronales profundas probadas en batalla y conformes a los hechos de Google para su material etiquetado.

• En lugar de comenzar desde la línea cuando se prueban modelos a partir de sus datos, Google Cloud AutoML inventó el aprendizaje automático de transferencia profunda y la búsqueda de modelos CNN (lo que significa que busca la incorporación vertical de capas de red adicionales) para la transferencia de conjuntos de idiomas, clasificación NLP y detección de imagen

14. Splunk

Splunk es una herramienta para rastrear y buscar grandes cantidades de datos. Indexa y compara datos en un contenedor de búsqueda y permite generar alertas, informes y visualizaciones. Para dificultades comerciales como la gestión de TI, la seguridad y el cumplimiento, puede reconocer tendencias de datos, desarrollar métricas y ayudar a diagnosticar problemas.

Uso de Splunk para el aprendizaje de datos automáticos:

Splunk ayuda a las empresas a extraer datos de los datos del servidor. Esto hace que la administración de aplicaciones, la gestión de operaciones de TI, el cumplimiento y la supervisión de la seguridad sean más eficientes.

Análisis Splunk:

Splunk funciona con un algoritmo que recopila, indexa y maneja grandes cantidades de datos. Todos los días, puede procesar terabytes de datos en cualquier formato. Splunk analiza datos en tiempo real, crea esquemas según sea necesario, lo que permite a las empresas solicitar una serie sin comprender primero su estructura. Es sencillo importar los datos a Splunk y comenzar a analizarlos de inmediato.

Splunk se puede instalar en una sola computadora o en la enorme arquitectura distribuida de un centro de datos corporativo. Ofrece una red de datos de máquinas que incluye reenviadores, indexadores y cabezales de búsqueda, lo que permite recopilar y procesar datos en tiempo real desde cualquier red, centro de datos o entorno de TI.

15. Amazon lex

Amazon Lex es una solución para integrar asistentes virtuales basados ​​en voz y texto en cualquier aplicación. Brinda poderosas capacidades de aprendizaje profundo, como el reconocimiento automático de voz y la comprensión del lenguaje natural para el reconocimiento de la intención del texto, lo que permite a los clientes crear soluciones que presentan una experiencia del consumidor altamente interactiva e interacciones conversacionales realistas.

Uso de Amazon Lex:

Amazon Lex es un servicio de procesamiento de texto y habla-lenguaje. Los desarrolladores pueden aprovechar estas características a través de una interfaz simple y clara que es extremadamente simple. Puede pasar de cero a un sistema de chatbot completamente operativo en poco tiempo. Las configuraciones para chatbots más complejos pueden llevar más tiempo.

Utilizando una combinación de alias y control de versiones, Amazon Lex proporciona mecanismos de implementación que le permiten implementar rápida y fácilmente sus interfaces conversacionales en numerosos entornos. Dado que Amazon Lex no impone límites de ancho de banda, puede escalar horizontalmente sin preocuparse por el ancho de banda. Finalmente, Amazon Lex funciona en conjunto con varios otros servicios de AWS.

Usos comerciales de Amazon Lex:

Algunos de los siguientes casos de uso comercial se pueden implementar con Amazon Lex. Puede ordenar la cena con Commerce ChatBot. Puede conectarse a los recursos de datos de la organización mediante Enterprise ChatBot. Soporte ChatBot ofrece servicio al cliente automatizado y respuestas a preguntas frecuentes.

16. Tazi IA

Tazi.ai es una solución de AutoML muy conocida para el aprendizaje automático continuo que utiliza datos en tiempo real y humanos que es fácil de entender. Permite a los expertos en dominios corporativos hacer pronósticos utilizando el aprendizaje automático. Tazi.ai es una startup de productos de aprendizaje automático que se enfoca en los negocios. Ofrece servicios y soluciones de aprendizaje automático escalables y confiables para manejar datos de flujo y por lotes.

Tazi proporciona IA responsable:

Tazi confía en la IA responsable. Esto está arraigado tanto en el diseño de su plataforma como en su filosofía operativa. Un negocio sólido se basa en datos y en una toma de decisiones efectiva basada en esos datos. Tazi cree que todos pueden beneficiarse de su sistema para tomar mejores decisiones. Tazi es un facilitador. Las personas toman decisiones. Aspiran a tener un impacto beneficioso en la sociedad mediante la implementación de IA.

Aprendizaje automático basado en humanos:

Tazi fue creado con el usuario en mente. Está centrado en el ser humano y aspira a brindar aprendizaje automático a todos. Creen que el aprendizaje automático debe integrarse en la sociedad de manera transparente. Visualizan el aprendizaje automático como un compañero de trabajo, colaborador y asesor de confianza junto a los humanos.

El aprendizaje automático está, en última instancia, centrado en el ser humano. La democratización de la IA es el primer paso de Tazi hacia la creación de esta IA centrada en el ser humano. Su plataforma actualmente permite a los expertos comerciales monitorear, construir e implementar soluciones de aprendizaje automático gracias a las interfaces fáciles de usar y las explicaciones interactivas.

17. MLJAR

MLJAR, el programa de aprendizaje automático automatizado, ayuda a resolver problemas al verificar diferentes combinaciones de algoritmos de aprendizaje automático. Los algoritmos estadísticos regulan el proceso de aprendizaje automático automatizado.

Con ingeniería integral de funciones, selección y ajuste de algoritmos, documentación automática y explicación de aprendizaje automático, MLJAR crea una canalización completa.

Ayuda para construir mejores modelos de ML:

Todos los resultados de los modelos y análisis se guardan de forma predeterminada en el directorio elegido por el principal marco de análisis de datos exploratorios automatizados (AutoEDA). La detención anticipada le permite detener el modelo de entrenamiento exactamente cuando sea necesario, evitando el sobreajuste.

Toda la información de su modelo debe mantenerse en un solo lugar. Guarde la configuración de hiperparámetros, enfoque de validación, métrica optimizada y tiempo de aprendizaje.

18. IA de barrena

Auger.AI es la forma más efectiva de garantizar que los modelos de aprendizaje automático sean precisos. La herramienta MLRAM (Machine Learning Review and Monitoring) se asegura de que sus modelos sean siempre correctos. ¡Incluso calcula el retorno de la inversión de su modelo de predicción!

Tanto los analistas de datos como los usuarios comerciales se beneficiarán de MLRAM. Tiene características como gráficos de visualización de precisión y alertas de rendimiento. También son posibles los sistemas de detección y el reciclaje automatizado óptimo. Conectar su modelo predictivo a MLRAM requiere solo una línea de código.

Preprocesamiento automático de datos:

Auger pasa por algunos procedimientos básicos de preprocesamiento cuando un usuario envía un archivo CSV de datos de prueba. Reconoce formatos de datos y cierta información básica sobre cada función (campo de base de datos), como rangos y valores únicos, y una representación gráfica de la distribución.

Esto ayudará a acelerar el rendimiento al eliminar la necesidad de que el motor realice pruebas con atributos extraños y al eliminar los valores atípicos que podrían sesgar el rendimiento de un modelo y generar resultados falsos.

19. JADBio AutoML

JADBio automatiza la evaluación del aprendizaje automático, lo que nivela notablemente el campo de juego en todas las disciplinas, al permitir que todos extraigan percepciones de sus datos, independientemente de su nivel de competencia, lo que optimiza enormemente la productividad y los resultados de los expertos.

El marco es un conjunto complejo de algoritmos y herramientas de última generación que permiten a los expertos completar sus tareas más rápidamente y consumir menos tiempo. Además, ha sido desarrollado por expertos en datos y analistas, y aunque se puede probar con cualquier clasificación de datos, está especialmente construido para biología (humanos, animales, plantas, etc.).

Eso significa que puede ayudar a tamaños de muestra de bajo precio con grandes características de conjuntos; puede pronosticar la existencia de conjuntos y proporciona múltiples modelos con un potencial de predicción comparable pero con características distintas.

JADBio desarrolla y lleva al mercado un sistema AutoML, una herramienta sin esfuerzo para escanear datos moleculares, biológicos y biomédicos.

Inicialmente, JADBio agregará automáticamente un tipo de función a su matriz de datos bidimensional. Esto es vital porque, según el tipo de función, se llevará a cabo una actividad de ML distinta si se elige esta función como salida.

Al exigir el uso de algoritmos de selección de características, los modelos solo emplearán las características óptimas. Esto indica que no se tendrán en cuenta los modelos que emplean todas las características del conjunto de datos.

Con JADBio puede configurar el esfuerzo de optimización y el consumo de recursos y generar un identificador único para su análisis, que puede cambiar.

Palabras finales de las herramientas de AutoML

El aprendizaje automático automático o AutoML es una táctica de aprendizaje automático para crear modelos sin tener que preocuparse por cosas que consumen mucho tiempo, como seleccionar hiperparámetros o modelos individuales. Entonces, el científico de datos o el practicante de aprendizaje automático pueden enfocarse en resolver los problemas principales.

Las plataformas de AutoML no requieren codificación, mientras que algunas bibliotecas de AutoML pueden necesitar unas pocas líneas de código solo una vez.

Las herramientas de AutoML ayudan a automatizar las tareas manuales para aumentar la productividad de los modelos de ML y aumentar la velocidad del proyecto de manera exponencial.

Hay muchos tipos diferentes de herramientas y software de AutoML en el mercado.

Las herramientas funcionan con diferentes algoritmos y su principio de funcionamiento también varía. La elección de usar una herramienta en particular depende de la naturaleza y los requisitos de su trabajo.

En la era moderna, donde los datos se generan rápidamente, desperdiciar incluso un solo segundo podría ser fatal. Aún así, el aprendizaje automático automático (AutoML) ha cambiado el juego al proporcionar potentes algoritmos que solo requieren un clic para realizar el trabajo. Se necesita un clic para entrenar su modelo de AutoML.