Yapay zeka ve makine öğrenme alanında AutoML (Automated Machine Learning) olarak adlandırılan otomatik makine öğrenme, bir makine öğrenme modelinin oluşturulması, eğitilmesi ve optimize edilmesi için bütünleşik yazılım platformlarını tanımlar. Bu platformlar, kullanıcıların veri bilimi ve makine öğrenme konularında uzman olmasına gerek olmadan, en iyi performansı veren modeli otomatik olarak seçmelerine ve eğitmelerine olanak tanır.

AutoML süreci genellikle şu adımları içerir:

1. Veri Hazırlama: Veri hazırlama, verinin temizlenmesi, düzenlenmesi ve ön işleme için kullanılır. AutoML sistemleri veri hazırlama işlemlerini de destekler.
2. Model Seçimi: AutoML sistemi, birçok farklı makine öğrenme algoritması arasından en uygun modeli seçer. Model seçiminde, veri setinin büyüklüğü, veri tipi ve hedef değişken gibi faktörler de dikkate alınır.
3. Eğitim: Seçilen model, veri seti kullanılarak eğitilir. AutoML sistemi, modelin eğitim parametrelerini ve hiperparametrelerini optimize etmek için kullanılabilecek birçok farklı teknik sunar.
4. Değerlendirme: Eğitilen model, veri setindeki performansını değerlendirmek için kullanılan birçok farklı metrik kullanılarak değerlendirilir.
5. Model Dağıtımı: İyileştirilmiş model, üretim ortamına dağıtılır. AutoML sistemi, modelin dağıtımı, çalışması ve performansının izlenmesi için gerekli olan tüm araçları ve işlemleri sunar.

Bu adımlar, AutoML sistemlerinin veri bilimci ve makine öğrenme uzmanlarına, makine öğrenme modeli oluşturma, eğitme ve dağıtma süreçlerini otomatikleştirme ve kolaylaştırma imkanı sunmasını sağlar.

İş süreçlerinde AutoML’nin Faydaları Nelerdir?

1. Zaman tasarrufu: AutoML, veri bilimcisi ve makine öğrenme uzmanlarının model seçme, eğitme ve optimize etme süreçlerinde zamanını tasarruflu hale getirebilir. AutoML, bu süreçleri otomatikleştirerek veri bilimcisi ve makine öğrenme uzmanlarına daha fazla zaman kazandırabilir.
2. Model performansı: AutoML, en uygun modeli seçerek ve eğiterek veri bilimcisi ve makine öğrenme uzmanlarının model performansını optimize etmelerine yardımcı olabilir. AutoML, veri bilimcilerinin elle model seçme, eğitme ve optimize etme süreçlerine göre daha iyi sonuçlar sunabilir.
3. Kullanım kolaylığı: AutoML, veri bilimcisi ve makine öğrenme uzmanlarının makine öğrenme süreçlerini anlamalarına ve kolayca kullanmalarına yardımcı olabilir. AutoML, bu süreçleri otomatikleştirerek veri bilimcisi ve makine öğrenme uzmanlarına daha kolay kullanım sunabilir.
4. Yüksek doğruluk: AutoML, verilerin farklı boyutlarını ve özelliklerini analiz ederek en iyi modeli seçerek veri bilimcilerin ve makine öğrenme uzmanlarının yüksek doğruluk oranları elde etmelerine yardımcı olabilir.
5. Model seçimi ve eğitimi için bilgi gereksinimi azaltması: AutoML, veri bilimcilerin ve makine öğrenme uzmanlarının model seçimi ve eğitimi konusunda detaylı bilgi sahibi olmalarını gerektirmez. AutoML, bu süreçleri otomatikleştirerek veri bilimcisi ve makine öğrenme uzmanlarının bilgi gereksinimini azaltabilir.

AutoML Kullanım Alanları Nelerdir?

Temel olarak otomatik makine öğrenimi, model algoritmasını seçme, hiperparametre optimizasyonu, yinelemelerle modelleme ve model değerlendirmesinin otomatikleştirilmiş bir uygulamasıdır. Bu teknoloji, veri bilimcilerin yerini almayı amaçlamaz, aksine onları tekrarlayan görevlerden kurtarır. AutoML, makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi için MLOps metodolojileri ile birleştirildiğinde, iş organizasyonlarında yüksek verimlilik sağlar.

MLOps, yapay zeka ve makine öğrenme projelerinin devamı ve bakımı için DevOps kavramının uygulanmasıdır. Bu, makine öğrenme modellerinin geliştirilmesi, test edilmesi, dağıtılması ve üretim ortamında yönetilmesi için gerekli olan tüm iş süreçlerini ve araçları kapsar. MLOps, veri bilimcilerinin ve makine öğrenme uzmanlarının yanı sıra DevOps ekibini de içererek, makine öğrenme projelerinin hızlı, güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde dağıtılmasını sağlar.

Sektörlere göre AutoML Kullanım Senaryoları Nedir?

AutoML, birçok farklı sektörde kullanılabilecek bir teknolojidir ve her sektörde farklı kullanım senaryoları bulunabilir. Finans, sağlık ve e-ticaret sektörlerinde kullanımını örneklendirebiliriz:

1. Finans Sektörü: Makine öğrenme teknolojileri, risk yönetimi, fraud tespiti ve pazarlama kampanyaları gibi uygulamalar için kullanılabilir. Finans sektöründe veriler çok büyük ve çok fazla olduğu için AutoML tekrarlayan görevlerde veri bilimci ve makine öğrenme uzmanlarına yardımcı olabilir. Finans şirketleri AutoML kullanarak portföy yönetimi yapabilir. Bu, finans şirketlerinin müşterilerinin portföylerini en iyi şekilde yönetmelerine yardımcı olur. AutoML ile risk yönetimi yapılarak finans şirketlerinin piyasa ve müşteri risklerini değerlendirmeleri ve yönetmeleri sağlanır.
2. Sağlık Sektörü: AutoML, sağlık sektöründe hastalık tahmini, tedavi planı ve hastalık takibi gibi uygulamalar için kullanabilir. Hastaların kişisel verilerinin gizliliğine ve güvenliğine özen gösterilmesi gerektiği için veri bilimcilerine yardımcı olabilir.
3. E-ticaret: E-ticaret sektöründe makine öğrenme teknolojileri, müşteri davranış analizi, öneri motorları ve müşteri memnuniyeti gibi uygulamalar için kullanabilir. Bu sektörde, müşterilerden çok fazla veri toplandığı ve sınıflandırıldığı için veri bilimcilerine zaman kazandırırken yüksek doğruluk oranı yakalar. E-ticaret şirketleri müşterilerine daha iyi bir e-ticaret deneyimi sunmak için AutoML kullanarak ürün ve hizmetlerini önerebilir. AutoML ile işletme analitikleri oluşturarak şirketlerin müşteri verilerini, ürün satışlarını ve diğer kritik verileri analiz etmelerine yardımcı olabilir. Pazarlama optimizasyonunu AutoMl ile yapılandırarak doğru müşteriye doğru zamanda doğru mesajı iletebilirler. Bu da reklamların satışa dönüşmesine yardımcı olur.
4. Turizm sektörü için AutoML'nin kullanımını detaylı olarak inceleyelim:  Seyahat Destinasyonları Tahmini: Turizm şirketleri, AutoML kullanarak seyahat destinasyonlarını tahmin edebilir. Bu, turizm şirketlerinin müşterilerinin seyahat tercihlerini anlamasına ve onlara daha uygun hizmetler sunmasına yardımcı olabilir.Oteller ve Konaklama Yerleri Değerlendirme: AutoML, turizm şirketleri tarafından kullanılarak oteller ve konaklama yerlerinin değerlendirilmesi yapılabilir. Bu, turizm şirketlerinin müşterilerine en uygun otelleri ve konaklama yerlerini tavsiye etmelerine yardımcı olabilir.Seyahat Paketleri Önerisi: AutoML, turizm şirketleri tarafından kullanılarak seyahat paketleri önerisi yapabilir. Bu, turizm şirketlerinin müşterilerine en uygun seyahat paketlerini tavsiye etmelerine yardımcı olabilir.Turist Akışı Analizi: AutoML, turizm şirketleri tarafından kullanılarak turist akışı analizi yapabilir. Bu, turizm şirketlerinin turistlerin nereye seyahat ettiklerini ve ne zaman seyahat ettiklerini anlamalarına yardımcı olabilir.

Şirketler için AutoML çok önemlidir ve birçok faydası vardır. Şirketler, AutoML kullanarak veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilirler. Aynı zamanda AutoML, veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde verimlilik ve doğruluk oranını artırarak şirketlerin pazar rekabet gücünü arttırabilir.

AutoML, veri bilimcilerinin ve makine öğrenme uzmanlarının elle model seçme, eğitme ve optimize etme süreçlerini otomatikleştirerek zaman tasarrufu sağlar. Bu sayede veri analitik ve makine öğrenme projeleri daha hızlı tamamlanabilir ve şirketler daha hızlı pazarın ihtiyaçlarına cevap verebilir.

AutoML ayrıca, veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde doğruluk oranını artırabilir. AutoML, verilerin farklı boyutlarını ve özelliklerini analiz ederek en iyi modeli seçerek veri analitikçilerin ve makine öğrenme uzmanlarının yüksek doğruluk oranları elde etmelerine yardımcı olabilir.

AutoML, veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde veri bilimcilerin ve makine öğrenme uzmanlarının bilgi gereksinimini azaltabilir. AutoML, bu süreçleri otomatikleştirerek veri analitikçilerin ve makine öğrenme uzmanlarının model seçimi ve eğitimi konusunda detaylı bilgi sahibi olmalarını gerektirmez.

AutoML şirketler için veri analitik ve makine öğrenme süreçlerinde zaman, maliyet, verimlilik ve doğruluk oranı açısından önemli faydalar sunabilir. Şirketler, AutoML kullanarak pazar rekabet güçlerini arttırabilir ve daha hızlı pazarın ihtiyaçlarına cevap verebilir.

Veri ve Analitik odağında kurumların ihtiyaç duyduğu dönüşümde, sürecin tasarlanmasını, çözümün üretilmesini ve alanında lider teknolojiler ile süreçlerin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlıyoruz.

Komtaş, MLOps, AutoML çözümlerinde dünyanın lider teknolojilerinden Dataiku'yu tercih ediyor. Dataiku, teknik olmayan iş analistlerinden en üst düzey veri bilimcilerine ve yazılım geliştiricilerine kadar farklı profillere sahip kullanıcılar için erişilebilir ve kullanıcı dostu. Dataiku'nun web arayüzü ve sürükle-bırak seçeneklerini kullanarak teknik yetenekten bağımsız olarak tüm ekip birlikte çalışabilir.

Uçtan uca çözümlerimizi ve teknolojilerimiz hakkında bilgi almak için bizimle iletişime geçin.