En kısa tanımı otomatik makine öğrenimi, makine öğrenimi modeli geliştirmenin zaman alan, yinelemeli görevlerini otomatikleştirme sürecidir. AutoML ile veri bilimi akışının bölümleri otomatikleştirebilirsiniz.
AutoML, Otomatik Makine Öğrenmesi veri hazırlama, model seçimi, model hiper parametreleri ve model parametreleri üzerinde sınırsız sorgulama yapmadan otomatik olarak Makine Öğrenimi çözümleri üretmektir.
Son yıllarda popüler bir konu haline gelen AutoML yapay zeka kullanarak tekrarlanabilir ve açıklanabilir sonuçlara daha hızlı erişim sağlamaktadır. Makine Öğrenimi ile model geliştirmek için çok fazla kaynak ve model üretip karşılaştırmak gerekir. AutoML ile bu süreyi azaltarak daha verimli sonuçlar elde edebilirsiniz.
AutoML’in amacı veri bilimcilerin yerini almak değildir. AutoML ile veri bilimcilerin iş yükü hafifleyecektir. AutoML ile tekrarlayan ve zaman alan örneğin model seçimi ve parametre ayarlama gibi görevler otomatikleştirilecektir.
AutoML'nin otomatikleştirebileceği makine öğrenimi sürecinin örneklerini aşağıda görebilirsiniz;
AutoML iki ana konuya odaklanmıştır bunlar Veri Toplama ve Tahmindir. Diğer tüm adımlar otomatikleştirilmiştir.
Gelecekte AutoML
AutoML makine öğrenimini daha erişilebilir hale getirecektir. AutoML ile algoritmalar gerçek dünya senaryolarına uygulanırken süreçler otomatikleştirilir. İnsanlar için çok zaman alan öğrenme süreci AutoML ile kısaltılır.
AutoML veri biliminde yeni bir trend ve gelecek vaad eden bir teknoloji olarak görülmektedir. Veri bilimcilerin zamanlarını verimli kullanması ve başka sorunları odaklanmasını kolaylaştıracak olan AutoML veri bilimcilerin optimum düzeyde verim odaklı çalışmalarına katkı sağlayacaktır.
AutoML makine öğrenmesinin geleceğidir.