19 ferramentas de AutoML para treinar facilmente seus modelos de ML [2023]

O AutoML possivelmente compreende todas as fases desde a origem com um pequeno conjunto de dados até o estabelecimento de um modelo de aprendizado de máquina que esteja facilmente disponível para utilização.

Além disso, o AutoML foi proposto como uma solução baseada em inteligência artificial para a crescente demanda por aplicação de aprendizado de máquina.

A técnica que é usada para fazer dispositivos em AutoML se concentra em permitir que não profissionais façam uso de modelos e técnicas de aprendizado de máquina sem forçá-los a se tornarem profissionais em aprendizado de máquina.

Agora, destacaremos as melhores ferramentas de AutoML que você pode incorporar à sua estratégia de negócios para garantir que você fique à frente.

Mas antes de mergulhar, você pode querer ler nosso artigo anterior sobre diferentes ferramentas de negócios de IA para uma compreensão abrangente do cenário mais amplo de IA e como essas ferramentas poderosas podem turbinar seus negócios.

1. Robô de dados

O AI Cloud é um novo aplicativo criado para as demandas, desafios e conveniência da IA ​​atual. Além disso, a IA está modificando todos os setores e organizações. À medida que continua a progredir, os resultados baseados em aprendizado de máquina se tornarão o novo padrão.

Para atender ao ultimato do mundo contemporâneo, temos que demonstrar ação rápida e conjunta e acelerar suas soluções de IA em toda a organização. Assim, a solução Automated Machine Learning (AutoML) da DataRobot autoriza criadores de IA em muitas administrações a aplicar sua competência de domínio e fornecer modelos ideais sem deduzir tempo e confiança.

O DataRobot AI Cloud permite que você melhore novos modelos inventivos de tipos de dados espetacularmente variados. Ele contém um enorme centro de informações de modelos de código aberto e lucratividade, desde retrogradação clássica e classificação multinomial complexa até os mais novos algoritmos de aprendizado profundamente estruturados.

Inicialmente, podem ser adquiridos dados de qualquer fonte, desde dados tabulares há muito estabelecidos e texto bruto até oculares e geopolíticos.

• Através de um sistema JDBC “self-service”, configurar conexões de banco de dados.

• Utilize o Catálogo de IA para atualizar e filtrar seus conjuntos de dados.

• Conduza a Exploração de Recursos em vários conjuntos de dados primários transformados.

• Examinar dados por meio de relatórios e representações visuais.

• Conforme necessário, integre uma série de etapas de processamento de dados interconectadas para treinar estruturas com novos dados.

2. dataiku

O Dataiku é uma das soluções de ciência de dados e ML mais robustas e abrangentes, permitindo que várias unidades organizacionais implementem, projetem e operem todos os aplicativos baseados em IA com facilidade e segurança.

Bem, intensificar rapidamente a consciência adquirida dos dados é analítico para o movimento de desenvolvimento em AI empresarial, e é uma questão de escalar — usando dados mais acessíveis para vários projetos de dados. Não pode ocorrer sem aumentar o número de indivíduos que têm acesso regular e trabalham com dados (também é importante notar que isso não pode ocorrer sem uma assistência significativa, o analista não-codificador, assumindo um papel maior).

O Dataiku oferece essas características enormes - por meio da análise qualitativa da visão, os analistas de dados podem pesquisar, criar, aprimorar e encontrar facilmente as soluções de diferentes tipos de dados, incluindo dados estruturados e não estruturados (passados, a propósito - é o caminho mais autêntico do que folhas tabulares). Além disso, os cientistas que trabalharam para coleta de dados no Dataiku também, por meio de codificação e dispositivos, que são os melhores para uso— Além disso, a colaboração em projetos de dados é bastante valiosa.

• A etapa inicial é definir conjuntos de dados que se conectam às suas fontes de dados.

• O DSS permite visualizar seus dados imediatamente após a definição de um conjunto de dados.

• A preparação visual de dados em DSS permite a criação visual e interativa de filtragem e pré-processamento de dados.

• Em segundo lugar, fornece uma funcionalidade personalizada para análise exploratória de dados (EDA) em conjuntos de dados.

• Finalmente, o aprendizado de máquina é empregado ao tentar prever uma variável de destino.

3. H20

Na H2O.ai, democratizar a IA não é apenas um design. É um movimento. E isso significa que precisa de ação. Inicialmente, começou como um grupo de indivíduos com ideias semelhantes em área aberta, inclusive gerenciados pela ideia de que deveria haver liberdade em torno da criação e uso da IA.

H2O é uma estrutura de ML distribuída totalmente de código aberto com escalabilidade sequencial. A H2O reforçou os mais diversos métodos estatísticos de aprendizado de máquina, incluindo gradiente impulsionado, SVM's, juntamente com técnicas de aprendizado profundo. Além disso, ele se concentra totalmente na automação das atividades produtivas mais difíceis nos campos da ciência de dados, incluindo extração de recursos, otimização e implementação de modelos. Além disso, a incorporação de IA sem driver permite que engenheiros de dados de todos os níveis de habilidade testem e implementem pipelines de estrutura a partir da GUI de forma conveniente. Por isso,

O H2O permite que os usuários extraiam a sofisticação do desenvolvimento de métodos de ponta e personalizem os atributos que os consumidores precisam para extrair e implementar seus dados, auxiliando usuários e especialistas de campo a participar da revolução da IA.

• H2O fornece um pacote R que pode ser carregado do CRAN e um pacote Python que pode ser recuperado do PyPI.

• Adicione os componentes H2O e GBM.

• Importe o conjunto de dados usado para tarefas de classificação.

• Transforme o conjunto de dados em dois conjuntos (treinamento e teste)

• Treine o modelo

• Gere as pontuações da AUC para dados de treinamento e validação, respectivamente.

4. Qlik

A Qlik é uma das líderes Ferramentas de análise de dados de IA que usa tecnologias de IA e aprendizado de máquina para fornecer análise de dados inteligente para empresas de todos os tamanhos.

Com a ajuda do Qlik AutoML, as equipes de análise podem gerar rapidamente modelos de aprendizado de máquina para análise preditiva e análise de cenários hipotéticos. 

Com uma experiência simples e sem código, você pode construir modelos, fazer previsões e testar cenários de negócios rapidamente. Conecte seus dados rapidamente e encontre drivers críticos para criar e refinar modelos de aprendizado de máquina.

Com dados completos de explicabilidade, gere previsão e teste cenários hipotéticos. E para uma análise totalmente interativa, libere instantaneamente os resultados ou conecte modelos imediatamente ao Qlik Sense.

Fornecer Integração de Dados:

Seja Qlik ou Tableau, Power BI e além, qualquer plataforma de análise pode se beneficiar do DataOps; nossa Qlik Data Integration acelera a busca e o fornecimento de dados prontos para análise em tempo real, automatizando o streaming de dados, refinando, catalogando e publicando em qualquer nuvem.

Suporte analítico de dados:

Use análises de nuvem modernas de aprendizado de máquina para permitir que todos os seus funcionários façam maiores descobertas e melhores decisões todos os dias, para que você possa revolucionar sua empresa e se tornar líder de mercado.

5. Akkio

O AutoML da Akkio é uma ferramenta que permite que especialistas não técnicos criem e implementem rapidamente IA para tarefas como taxa de atrito, prevenção de fraudes e otimização de pipeline de vendas sem precisar escrever nenhum código. Akkio anunciou sua plataforma de aprendizado de máquina sem código em 2020, que permite que qualquer pessoa projete e implemente modelos em um tempo consideravelmente menor. Além disso, com dados estatísticos, o Akkio treina um modelo de aprendizado de máquina personalizado e o incorpora para tomar decisões inteligentes em tempo real.

• Primeiro, está vinculado aos dados, pois os dados são a principal fonte do modelo de ML.

• Além disso, é uma ferramenta de IA baseada em tabelas, portanto, exigirá dados estatísticos (por exemplo, uma planilha ou CSV). Assim, o Akkio reconhecerá automaticamente os tipos de dados dentro do conjunto de dados. Por exemplo, texto, id, número ou categoria.

• Então, o explorador de fluxo é um modelo de IA completo, desde a fonte de dados até a implementação do modelo. Ele pode ser incorporado como uma interface visual para conectar dados, projetar um modelo de IA e implementá-lo sem nenhum código.

• Finalmente, o treinamento pode optar por várias opções (como mais rápido, de alta qualidade e de alta qualidade).

6. Neuton.AI

O Neuton é um modelo inovador que afirma ser significativamente mais rápido e robusto, exigindo menos habilidades e treinamento do que outros oferecidos pelos gigantes digitais Facebook, Google e AWS. Além disso, permite que os usuários avaliem a qualidade do modelo de pontos de vista distintos e analisem os resultados da previsão.

O Neuton Auto ML envolve três etapas simples:

• Dados adquiridos para treinamento

Inicialmente, o processo de criação do modelo inicia-se com a adição de uma nova solução que possibilita o desenho de um modelo e gera previsões passando novos dados e definindo parâmetros do modelo.

• Treine seu modelo

Uma máquina virtual é adquirida imediatamente para realizar redução de ruído de dados, extração de recursos, treinamento de modelo e validação. Este procedimento é totalmente automatizado e não requer entrada ou intervenção do usuário.

O Neuton pode determinar automaticamente o tipo de atividade com base nos valores das variáveis ​​de entrada. Por exemplo, se o Neuton detectar uma classificação baseada em binário de tipo de atividade, não podemos trocá-la por um tipo de atividade diferente. Por outro lado, se Neuton detectar uma classificação multiclasse, podemos facilmente movê-la para regressão ou vice-versa.

• Fazer previsões

Com base nas informações do indicador de relevância da estrutura, esse critério calcula a correlação histórica ao longo do tempo entre os dados utilizados para treinamento do modelo e todos os dados transmitidos para previsões.

7. pontoData

O dotData é uma poderosa ferramenta AutoML que ajuda a automatizar os projetos de ciência de dados de ciclo completo, aprendizado de máquina e inteligência artificial por meio de um ciclo de quatro etapas: aceleração, aumento, democratização e operacionalização e oferece valor comercial de maior qualidade.

Aceleração: o dotData libera os cientistas de dados da monotonia das tarefas manuais de baixo nível e dá a eles a liberdade de resolver problemas, entregando dez vezes mais projetos.

Aumento: a inteligência artificial nesses dados aumenta a experiência do cientista de dados. O mecanismo de IA explora milhões de hipóteses e ajuda a encontrar insights de negócios mais profundos.

Democratização: o dotData democratiza um projeto e torna mais fácil colocar o poder desse projeto nas mãos de mais usuários. Assim, estabelece uma cultura verdadeiramente orientada por dados que não é apenas para um único grupo.

Operacionalização: Por fim, o dotData permite uma operacionalização mais rápida da ciência de dados. Leva um projeto de ciência de dados diretamente para a empresa a partir do laboratório.

8. impira

O Impira é outra potente ferramenta AutoML que pode extrair automaticamente dados limpos e utilizáveis ​​de documentos como formulários de reclamação, ordens de compra e faturas usando inteligência artificial e tecnologia de aprendizado de máquina. Também é muito útil no caso de análise de arquivos em massa ou pesquisa de dados informativos. A ferramenta não requer nenhuma codificação adicional. Tudo está pré-instalado. Qualquer empresa ou empresa pode usar esta ferramenta de automação avançada sem escrever um único script de código para automatizar seus negócios.

O Impira usa processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional (CV) para extração de dados. A ferramenta é a primeira a oferecer uma solução para usuários empresariais e empresariais treinarem algoritmos de Machine Learning para digitalizar documentos como faturas e PDFs e armazenar dados importantes em planilhas e outras ferramentas digitais para consumo em vários sistemas e softwares.

A excelente experiência do usuário, a interface do usuário limpa e os recursos fáceis de usar tornaram o imperia uma das ferramentas de AutoML mais populares.

9. PyCaretName

PyCaret é uma famosa biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto e de baixo código em python que é usada para automatizar o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina e modelos de Inteligência Artificial (AutoML). Ele permite que o usuário treine e implante um modelo de aprendizado de máquina em um ambiente de baixo código. A biblioteca é bastante útil para aumentar exponencialmente o ritmo do ciclo do experimento, tornando o usuário mais produtivo e permitindo que os modelos sejam comparados, avaliados e ajustados em um conjunto de dados fornecido com apenas alguns scripts de código. Portanto, esse aprendizado de máquina de ponta a ponta e uma biblioteca de gerenciamento de modelos ajudam a aumentar a produtividade e a eficiência para o próximo nível.

Os recursos dessa ferramenta automatizada de aprendizado de máquina incluem treinamento de modelos, preparação de dados, ajuste de hiperparâmetros, interpretabilidade, análise e muitos outros.

O PyCaret está facilitando a vida de um cientista de dados.

10. Auto-SKLearn

O Auto-SKLearn é uma poderosa biblioteca python para aprendizado de máquina supervisionado. Ele procura automaticamente o algoritmo de aprendizado de máquina correto para um novo conjunto de dados de aprendizado de máquina e otimiza seus hiperparâmetros. Ele é construído em torno da biblioteca de aprendizado de máquina scikit learn.

A biblioteca tornou-se bastante famosa em aprendizado de máquina e ciência de dados, pois automatiza toda a operação de pesquisa do algoritmo de aprendizado de máquina apropriado para um novo conjunto de dados de aprendizado de máquina e otimiza seus hiperparâmetros. Agora, todo o processo pode ser feito com apenas alguns cliques com a ajuda desta ferramenta.

Os cientistas de dados adoram usá-lo, pois os libera de tarefas tediosas e permite que eles se concentrem no problema real.

11. BigML

BigML é uma plataforma prática e fácil de usar para realizar tarefas de aprendizado de máquina. É uma ferramenta de ML consumível, escalável e programável que torna simples e fácil resolver e automatizar tarefas de Regressão, Classificação, Previsão de Séries Temporais, Detecção de Anomalias, Análise de Cluster, Modelagem de Tópicos e Descoberta de Associação.

A ferramenta foi fundada em 2011. E tornou-se muito famosa devido às suas características extraordinárias.

A ferramenta fornece uma ampla gama de conjuntos de dados gratuitos para brincar. Ele tem quase todos os algoritmos de aprendizado de máquina implementados, que podem ser usados ​​em tempo real sem hesitação com a API de fácil acesso, e os algoritmos também são otimizados. É super-rápido e eficiente. Outra vantagem é que o usuário não precisa de nenhum espaço de armazenamento local. Funciona na nuvem e na API da Web.

12. RapidMiner

O RapidMiner é uma ferramenta de mineração de dados incrível que fornece tudo em um único lugar, desde mineração de dados até implantação de modelos e operações de modelos. A ferramenta pode resolver alguns dos casos de uso de aprendizado de máquina e aprendizado profundo mais incríveis com apenas alguns cliques. Ele permite que os usuários executem várias análises estatísticas, modelos de Machine Learning e realizem EDA na mesma plataforma. Além disso, oferece uma infinidade de plugins para integração e é compatível com sistemas Android e iOs.

O RapidMiner também ajuda com a abordagem de retreinamento do modelo de otimização de modelo, e existe algo chamado modelagem de deriva, que é possível com a ajuda desta poderosa ferramenta.

Possui recursos incríveis, como validação cruzada, fluxo de processo visual, um conjunto abrangente de ferramentas de análise atual e controles deslizantes para o cenário, conhecidos como análises hipotéticas.

13. AutoML do Google Cloud

Apesar do fato de que o departamento de AutoML tem aproximadamente um ano (incluindo bibliotecas AutoML de código aberto, workshops, experimentação e contenção), em 2017 o Google adotou o termo AutoML para sua pesquisa de Rede Neural.

O Cloud AutoML do Google foi anunciado em janeiro de 2018 como uma variedade de produtos de aprendizado de máquina. Até este ponto, ele consiste em um item facilmente disponível, AutoML Vision, uma API que reconhece ou associa objetos em imagens. De acordo com esse conceito, o Cloud AutoML Vision depende de duas técnicas centrais e fundamentais: aprendizado de transferência e pesquisa de arquitetura perceptiva. Ele permite que os desenvolvedores com o mínimo de experiência em aprendizado de máquina preparem modelos elevados adaptados às suas necessidades. Além disso, inclui a capacidade de treinar invariavelmente diferentes modelos em dados espaciais e textuais como parte da plataforma de ML centralizada do Google, Vertex AI.

• O Google Cloud AutoML vai para um estágio integral e não idêntico e é desenvolvido especificamente nas redes neurais profundas testadas em batalha do Google, em conformidade com os fatos, para seu material marcado.

• Como um substituto para começar a partir da linha ao testar modelos de seus dados, o Google Cloud AutoML inventa aprendizado de transferência profunda automática e pesquisa de modelo CNN (o que significa que ele pesquisa a incorporação vertical de camadas de rede extras) para transferência de conjunto de idiomas, classificação NLP e detecção de imagem.

14. Splunk

Splunk é uma ferramenta para rastrear e pesquisar grandes quantidades de dados. Ele indexa e compara dados em um contêiner pesquisável e permite gerar alertas, relatórios e visualizações. Para dificuldades de negócios, como gerenciamento de TI, segurança e conformidade, ele pode reconhecer tendências de dados, desenvolver métricas e auxiliar no diagnóstico de problemas.

Splunk usando para aprendizado de dados de máquina:

O Splunk auxilia as empresas a extrair dados dos dados do servidor. Isso torna a administração de aplicativos, gerenciamento de operações de TI, conformidade e monitoramento de segurança mais eficientes.

Análise Splunk:

O Splunk é alimentado por um algoritmo que coleta, indexa e manipula grandes quantidades de dados. Todos os dias, ele pode processar terabytes de dados em qualquer formato. O Splunk analisa dados em tempo real, criando esquemas conforme necessário, permitindo que as empresas solicitem uma série sem primeiro entender sua estrutura. É simples importar os dados para o Splunk e começar a analisá-los imediatamente.

O Splunk pode ser instalado em um único computador ou na enorme arquitetura distribuída de um data center corporativo. Ele oferece uma rede de dados de máquina que inclui encaminhadores, indexadores e cabeças de pesquisa, permitindo a coleta e o processamento de dados em tempo real de qualquer rede, data center ou ambiente de TI.

15. Amazon-Lex

O Amazon Lex é uma solução para integrar assistentes virtuais baseados em fala e texto em qualquer aplicativo. Fornece recursos avançados de aprendizado profundo, como Reconhecimento Automático de Fala e Compreensão de Linguagem Natural para reconhecimento de intenção de texto, permitindo que os clientes criem soluções com experiência de consumidor altamente interativa e interações de conversação realistas.

Uso do Amazon Lex:

O Amazon Lex é um serviço de processamento de linguagem de texto e fala. Os desenvolvedores podem aproveitar esses recursos por meio de uma interface simples e clara que é extremamente simples. Você pode ir do zero para um sistema de chatbot totalmente operacional em um curto período de tempo. As configurações para chatbots mais complexos podem levar mais tempo.

Usando uma combinação de aliases e controle de versão, o Amazon Lex fornece mecanismos de implantação que permitem a implementação rápida e fácil de suas interfaces de conversação em vários ambientes. Como o Amazon Lex não impõe limites de largura de banda, você pode expandir sem se preocupar com a largura de banda. Por fim, o Amazon Lex trabalha em conjunto com vários outros serviços da AWS.

Usos comerciais do Amazon Lex:

Alguns dos seguintes casos de uso comercial podem ser implementados com o Amazon Lex. Você pode pedir o jantar com o Commerce ChatBot. Você pode se conectar a recursos de dados organizacionais usando o Enterprise ChatBot. O Support ChatBot oferece atendimento automatizado ao cliente e respostas a perguntas frequentes.

16. IA Tazi

Tazi.ai é uma solução de AutoML bem conhecida para aprendizado de máquina contínuo usando dados em tempo real e humanos fáceis de entender. Ele permite que especialistas em domínio corporativo façam previsões usando aprendizado de máquina. Tazi.ai é uma startup de produtos de aprendizado de máquina com foco em negócios. Ele oferece serviços e soluções de aprendizado de máquina escaláveis ​​e confiáveis ​​para lidar com dados de fluxo e em lote.

Tazi Fornece IA Responsável:

Tazi confia na IA responsável. Isso está enraizado tanto no design da plataforma quanto na filosofia operacional. Negócios sólidos são construídos com base em dados e tomadas de decisão eficazes com base nesses dados. Tazi acredita que todos podem se beneficiar de seu sistema para fazer melhores escolhas. Tazi é um facilitador. As pessoas tomam decisões. Eles aspiram causar um impacto benéfico na sociedade implementando a IA.

Aprendizado de máquina baseado em humanos:

Tazi foi criado com o usuário em mente. É centrado no ser humano e aspira dar aprendizado de máquina a todos. Eles acreditam que o aprendizado de máquina deve ser integrado à sociedade de maneira transparente. Eles imaginam o aprendizado de máquina como um colega de trabalho, colaborador e consultor confiável ao lado de humanos.

O Machine Learning é, em última análise, centrado no ser humano. A democratização da IA ​​é o primeiro passo de Tazi para criar essa IA centrada no ser humano. Sua plataforma atualmente permite que especialistas em negócios monitorem, construam e implantem soluções de aprendizado de máquina graças a interfaces amigáveis ​​e explicações interativas.

17. MLJAR

MLJAR – o programa Automated Machine Learning – ajuda na resolução de problemas verificando diferentes combinações de algoritmos de aprendizado de máquina. Algoritmos estatísticos regulam o processo automatizado de aprendizado de máquina.

Com engenharia de recursos abrangente, escolha e ajustes de algoritmos, documentação automática e explicação de aprendizado de máquina, o MLJAR cria um pipeline completo.

Ajude a criar modelos de ML melhores:

Todos os modelos e descobertas de análise são salvos por padrão no diretório escolhido pela estrutura principal de Análise de Dados Exploratórios Automatizados (AutoEDA). A parada antecipada permite interromper o modelo de treinamento exatamente quando necessário, evitando o overfitting.

Todas as informações do seu modelo devem ser mantidas em um único local. Salve a configuração de hiperparâmetros, abordagem de validação, métrica otimizada e tempo de aprendizado.

18. Auger AI

Auger.AI é a maneira mais eficaz de garantir que os modelos de aprendizado de máquina sejam precisos. A ferramenta MLRAM (Machine Learning Review and Monitoring) garante que seus modelos estejam sempre corretos. Ele até calcula o retorno do investimento do seu modelo de previsão!

Tanto os analistas de dados quanto os usuários de negócios se beneficiarão do MLRAM. Possui recursos como gráficos de visualização de precisão e alertas de desempenho. Sistemas de detecção e reciclagem automatizada otimizada também são possíveis. Conectar seu modelo preditivo ao MLRAM requer apenas uma linha de código.

Pré-processamento automático de dados:

O Auger passa por alguns procedimentos básicos de pré-processamento quando um usuário envia um arquivo CSV de dados de teste. Ele reconhece formatos de dados e algumas informações básicas sobre cada recurso (campo do banco de dados), como intervalos e valores exclusivos, e uma representação gráfica da distribuição.

Isso ajudará a acelerar o desempenho, eliminando a necessidade de o mecanismo testar em relação a atributos estranhos e removendo valores discrepantes que podem distorcer o desempenho de um modelo e levar a resultados falsos.

19. JADBio AutoML

A JADBio automatiza a avaliação de aprendizado de máquina, que nivela excepcionalmente o campo de atuação em todas as disciplinas, permitindo que todos extraiam percepções de seus dados, independentemente de seu nível de competência, o que otimiza enormemente a produtividade e os resultados dos especialistas.

A estrutura é um conjunto complexo de algoritmos e ferramentas de última geração que permitem que os especialistas concluam suas tarefas mais rapidamente e consumam menos tempo. Além disso, foi desenvolvido por especialistas e analistas de dados e, embora possa ser testado com qualquer classificação de dados, é especialmente construído para biologia (humanos, animais, plantas, etc.).

Isso significa que pode ajudar tamanhos de amostra de baixo preço com grandes características de conjuntos; ele pode prever a existência de conjuntos e fornece vários modelos com potencial de previsão comparável, mas com características distintas.

A JADBio desenvolve e leva ao mercado um sistema AutoML, uma ferramenta fácil de escanear dados moleculares, biológicos e biomédicos.

Inicialmente, o JADBio adicionará automaticamente um tipo de recurso à sua matriz de dados bidimensional. Isso é vital porque, dependendo do tipo de recurso, uma atividade de ML distinta será realizada se esse recurso for escolhido como saída.

Ao exigir o uso de algoritmos de seleção de recursos, os modelos empregarão apenas os recursos ideais. Isso indica que os modelos que empregam todos os recursos do conjunto de dados não serão levados em consideração.

Com o JADBio você pode configurar o esforço de otimização e consumo de recursos e gerar um identificador único para sua análise, que você pode alterar.

Palavras finais do AutoML Tools

Automated Machine Learning ou AutoML é uma tática de aprendizado de máquina para construir modelos sem precisar se preocupar com coisas demoradas, como selecionar hiperparâmetros ou modelos individuais. Assim, o cientista de dados ou o praticante de aprendizado de máquina podem se concentrar em resolver os principais problemas.

As plataformas AutoML não exigem codificação, enquanto algumas bibliotecas AutoML podem precisar de algumas linhas de código apenas uma vez.

As ferramentas AutoML ajudam a automatizar tarefas manuais para aumentar a produtividade dos modelos de ML e aumentar exponencialmente a velocidade do projeto.

Existem muitos tipos diferentes de ferramentas e software AutoML no mercado.

As ferramentas funcionam em algoritmos diferentes, e seu princípio de funcionamento também varia. A escolha de usar uma ferramenta específica depende da natureza e dos requisitos do seu trabalho.

Na era moderna, onde os dados estão sendo gerados rapidamente, desperdiçar um único segundo pode ser fatal. Ainda assim, o Automated Machine Learning (AutoML) mudou o jogo ao fornecer algoritmos poderosos que levam apenas um único clique para fazer o trabalho. Basta um clique para treinar seu modelo de AutoML.