Otomatik Makine Öğrenimi: AutoML

Makine öğrenimi, son yıllarda çeşitli alanlarda bazı önemli atılımlar sağlamıştır. Finansal hizmetler, sağlık, perakende , ulaşım ve daha fazlası gibi alanlar, makine öğrenimi sistemlerini çeşitli şekillerde kullanıyor.

Günümüzde makine öğrenimi, Ar-Ge uygulamalarıyla sınırlı değil, kurumsal alanlarda da kullanılıyor. Ancak geleneksel makine öğrenimi süreci insana bağlıdır ve tüm işletmeler deneyimli bir Veri Bilimi ekibine yatırım yapacak kaynaklara sahip değildir. AutoML bu gibi durumlara çözüm olabilir.

Otomatikleştirilmiş makine öğrenimi ( AutoML ), makine öğrenimini gerçek dünya sorunlarına uygulama sürecini uçtan uca otomatikleştirme sürecidir. AutoML, makine öğrenimini bu alanda uzmanlığa sahip olmayan kişiler için bile gerçek anlamda kullanılabilir hale getirir.

Verilerin alınmasından ön işlemeye , optimizasyona ve ardından sonuçların tahmin edilmesine kadar her adım insanlar tarafından kontrol edilir ve gerçekleştirilir. AutoML temelde iki ana konuya odaklanır: Veri toplama ve tahmin. Arada gerçekleşen diğer tüm adımlar, iyi optimize edilmiş ve tahmin yapmaya hazır bir model sunarken kolayca otomatikleştirilebilir.

Makine öğrenimi sistemlerine olan talep son yıllarda hızla arttı. Bu, günümüzde çok çeşitli uygulamalarda ML’nin başarısından kaynaklanmaktadır. Ancak, makine öğreniminin belirli işletmelere destek sağlayabileceğine dair bu açık göstergeye rağmen, birçok şirket makine öğrenimi modellerini dağıtmakta zorlanıyor.

İlk olarak, yüksek maaş alan, deneyimli Veri Bilimcilerden oluşan bir ekip kurmaları gerekiyor. İkincisi, harika bir ekibiniz olsa bile , probleminiz için hangi modelin daha iyi olduğuna karar vermek genellikle bilgiden daha fazla deneyim gerektiriyor.

AutoML’in amacı, Veri Bilimcilerin gerçekten de ellerindeki iş sorununa daha fazla zaman harcayabilmeleri için boru hattı oluşturma ve hiperparametre ayarlama gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmektir.

AutoML ayrıca, teknolojiyi seçkin bir azınlığın yerine herkesin kullanımına sunmayı hedefliyor. AutoML ve Veri Bilimciler, makine öğreniminin gerçek etkinliğinden yararlanılabilmesi için makine öğrenimi sürecini hızlandırmak amacıyla birlikte çalışabilir.

AutoML’in başarılı olup olmayacağı, temel olarak benimsenmesine ve bu sektörde yapılan ilerlemelere bağlıdır. Ancak, AutoML’in makine öğreniminin geleceğinin büyük bir parçası olduğu açıktır.