¿Qué es AutoML?
AutoML, o Aprendizaje Automático Automatizado, es una poderosa herramienta que permite a cualquier persona construir y entrenar modelos de aprendizaje automático sofisticados sin necesidad de habilidades avanzadas en programación o ciencia de datos.
Con AutoML, los usuarios pueden cargar fácilmente datos, seleccionar una variable objetivo y dejar que el algoritmo maneje automáticamente la ingeniería de características, la selección del modelo y la sintonización de hiperparámetros.
¿Por qué es importante el AutoML?
Con AutoML, las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos al automatizar el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático, lo que les permite extraer rápidamente información de sus datos de manera fácil. Esto permite que las empresas tomen decisiones basadas en datos y mejoren sus operaciones, experiencia del cliente y resultados finales.
Además, AutoML democratiza el aprendizaje automático al hacerlo accesible a una gama más amplia de personas y organizaciones, lo que lleva en última instancia a un mayor progreso e innovación en el campo.
¿Cómo funciona AutoML?
AutoML es una técnica avanzada de aprendizaje automático que simplifica el desarrollo y la optimización de modelos predictivos, requiriendo un conocimiento mínimo de programación. El proceso de AutoML comprende los siguientes pasos:
Evaluación y preprocesamiento de datos: El primer paso en AutoML implica la limpieza, transformación y preparación de los datos para crear un conjunto de datos de entrenamiento para el modelado predictivo.
Ingeniería de características: En este paso, se crean nuevas columnas de datos para representar mejor los predictores o para trabajar mejor con algoritmos de aprendizaje automático.
Selección de características: AutoML selecciona solo las características más útiles en la generación de un modelo después de la ingeniería de características.
Selección de algoritmo: Se evalúan los modelos candidatos en competencia y se selecciona aquel que tiene mejor desempeño según la métrica deseada.
Sintonización de hiperparámetros: Este paso implica la selección de un conjunto de hiperparámetros óptimos para un algoritmo de aprendizaje.
Empezando con AutoML
Datos Maestros ofrece una experiencia de AutoML accesible a través de un enfoque guiado y educativo que ofrece las mismas capacidades técnicas poderosas utilizadas por los científicos de datos tradicionales.
Nuestra solución de AutoML está integrada en cada paso del proceso de análisis de datos, incluyendo la preparación, mezcla y enriquecimiento, lo que facilita que las empresas comiencen.
Con Datos Maestros Machine Learning, puede automatizar pasos del proceso de ciencia de datos y ML, entrenar varios modelos predictivos con esos datos y proporcionar métricas sobre el rendimiento de esos modelos, como características operativas del receptor, precisión, recuperación, exactitud y exactitud equilibrada.
Además de estas funciones, Datos Maestros ofrece visualizaciones interactivas, informes claros para las partes interesadas del negocio y la capacidad de implementar modelos en un sistema de operacionalización.
También ofrecemos lecciones y glosarios integrados para ayudar a los usuarios a comprender el complejo mundo de AutoML, así como evaluaciones automatizadas de datos de entrenamiento y sugerencias para mejorar los datos de entrenamiento o ajustarlos automáticamente.
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