¿Qué es una máquina automatizada?

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Significado de la automatización de máquinas
Automl python
Auto-sklearn
Automl
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Significado de la automatización de máquinas

El desarrollo tradicional de modelos de aprendizaje automático requiere muchos recursos, así como un importante conocimiento del dominio y tiempo para producir y comparar docenas de modelos. Con el aprendizaje automático, acelerará el tiempo necesario para obtener modelos de ML listos para la producción con gran facilidad y eficiencia.

Aplique el ML automatizado cuando desee que Azure Machine Learning entrene y ajuste un modelo por usted utilizando la métrica objetivo que especifique. Automated ML democratiza el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático y permite a sus usuarios, independientemente de su experiencia en ciencia de datos, identificar un proceso de aprendizaje automático de principio a fin para cualquier problema.

La clasificación es una tarea común de aprendizaje automático. La clasificación es un tipo de aprendizaje supervisado en el que los modelos aprenden utilizando datos de entrenamiento, y aplican esos aprendizajes a nuevos datos. Azure Machine Learning ofrece featurizaciones específicas para estas tareas, como los featurizadores de texto de redes neuronales profundas para la clasificación. Obtenga más información sobre las opciones de featurización.

El objetivo principal de los modelos de clasificación es predecir en qué categorías caerán los nuevos datos basándose en los aprendizajes de sus datos de entrenamiento. Algunos ejemplos comunes de clasificación son la detección de fraudes, el reconocimiento de la escritura a mano y la detección de objetos. Obtenga más información y vea un ejemplo en Crear un modelo de clasificación con ML automatizado.

Automl python

La IA y el aprendizaje automático requieren científicos de datos, ingenieros e investigadores expertos, y ahora mismo hay una escasez mundial. La capacidad de autoML para automatizar algunas de las tareas repetitivas del ML compensa la falta de expertos en IA/ML al tiempo que impulsa la productividad de sus científicos de datos.

Al automatizar las tareas repetitivas de ML, como la elección de fuentes de datos, la preparación de datos y la selección de características, los analistas de marketing y de negocio dedican más tiempo a las tareas esenciales. Los científicos de datos construyen más modelos en menos tiempo, mejoran la calidad y la precisión de los modelos y ajustan más algoritmos nuevos.

Más del 40 por ciento de las tareas de la ciencia de datos se automatizarán en 2020, según Gartner. Esta automatización se traducirá en un aumento de la productividad de los científicos de datos profesionales y en un mayor uso de los datos y la analítica por parte de los científicos de datos ciudadanos. Las herramientas de autoML para este grupo de usuarios suelen ofrecer una interfaz sencilla de apuntar y hacer clic para cargar datos y construir modelos de ML. La mayoría de las herramientas de autoML se centran en la creación de modelos en lugar de automatizar una función empresarial específica completa, como el análisis de clientes o el análisis de marketing.

Auto-sklearn

¿Qué es el AutoML (Aprendizaje Automático de Máquinas)? El AutoML goza de una popularidad cada vez mayor (véase Forbes). No en vano, está impulsado por los numerosos éxitos en los análisis prácticos. En un mundo en el que cada vez hay más dispositivos que producen datos y están conectados entre sí, los datos “producidos” crecen de forma desproporcionada. Por lo tanto, AutoML es de urgente necesidad para obtener conocimientos de estos datos en rápido aumento a tiempo. Suponemos que el AutoML será aún más crítico en los próximos años y que los métodos de análisis ofrecerán resultados aún más precisos y rápidos. El campo de actividad del científico de datos no desaparecerá, sino que su atención se desplazará hacia técnicas de análisis más específicas o sofisticadas. En resumen: AutoML ahorra tiempo y dinero (no se necesita un gran equipo de expertos en ciencia de datos y aprendizaje automático). También es la forma más fácil y barata de entrar en el mundo de la inteligencia artificial o el aprendizaje automático.

El Aprendizaje Automático de Máquinas (AutoML) es el proceso de automatizar el proceso de principio a fin de aplicar el Aprendizaje de Máquinas a los problemas del mundo real. En una aplicación típica de aprendizaje automático, los expertos deben aplicar los métodos adecuados de preprocesamiento de datos, ingeniería de características, extracción de características y selección de características para hacer el conjunto de datos utilizado para el aprendizaje automático. Tras estos pasos de preprocesamiento, los profesionales deben realizar la selección de algoritmos y la optimización de hiperparámetros para maximizar el rendimiento predictivo del modelo final de aprendizaje automático. Dado que muchos de estos pasos suelen ir más allá de las capacidades de los profanos, AutoML se ha desarrollado como una solución basada en la inteligencia artificial para el reto cada vez mayor de aplicar el aprendizaje automático. La automatización del proceso integral de aplicación del aprendizaje automático ofrece las ventajas de producir soluciones más sencillas, una creación más rápida de estas soluciones y modelos que a menudo superan a los diseñados a mano.

Automl

Este libro de acceso abierto presenta la primera visión global de los métodos generales de aprendizaje automático de máquinas (AutoML), recoge descripciones de sistemas existentes basados en estos métodos y analiza la primera serie de retos internacionales de los sistemas AutoML. El reciente éxito de las aplicaciones comerciales de ML y el rápido crecimiento de este campo han creado una gran demanda de métodos de ML listos para usar que puedan ser utilizados fácilmente y sin conocimientos de expertos. Sin embargo, muchos de los éxitos recientes del aprendizaje automático dependen fundamentalmente de los expertos humanos, que seleccionan manualmente las arquitecturas de ML adecuadas (arquitecturas de aprendizaje profundo o flujos de trabajo de ML más tradicionales) y sus hiperparámetros. Para superar este problema, el campo de AutoML tiene como objetivo una automatización progresiva del aprendizaje automático, basada en principios de optimización y del propio aprendizaje automático. Este libro sirve como punto de entrada a este campo de rápido desarrollo tanto para investigadores como para estudiantes avanzados, además de proporcionar una referencia para los profesionales que pretenden utilizar AutoML en su trabajo.