Automatisert maskinlæring

Bygg maskinlæringsmodeller automatisk med hastighet og skalering

Bygg svært nøyaktige maskinlæringsmodeller på en enkel måte

Gi profesjonelle og ikke-profesjonelle dataforskere muligheten til å bygge maskinlæringsmodeller raskt. Automatiser tidkrevende og repeterende oppgaver for modellutvikling ved hjelp av gjennombruddsundersøkelser – og vær tidligere ute på markedet.

Et eksempel på en nøyaktig maskinlæringsmodell

Bygg og distribuer automatisk forutsigbare modeller ved å bruke det kodefrie brukergrensesnittet eller SDK-en

Opprett raskt nøyaktige modeller som er tilpasset dataene dine og justert av et stort utvalg algoritmer og hyperparametere

Øk produktiviteten med enkel datautforsking og utvikling av intelligente funksjoner ved hjelp av dype nevrale nettverk

Utvikle ansvarlige løsninger for kunstig intelligens med modelltolking, og finjuster modellene for å forbedre nøyaktigheten

Lag nøyaktige prognoser av forretningsresultater med populære tidsseriemodeller og dyp læring

Bygge modeller på din måte

Opprett modeller raskere med det automatiserte, kodefrie brukergrensesnittet for maskinlæring eller SDK-en. Tilpass modellene raskt, og bruk kontrollinnstillingene for gjentaking, terskelverdier, validering, blokkerte algoritmer og andre eksperimentkriterier. Bruk innebygd funksjonalitet for vanlige maskinlæringsoppgaver, blant annet klassifisering, regresjon og tidsserieprognoser, til å håndtere store datasett og forbedre modellresultater.

Styr modellutviklingsprosessen

Automatisert maskinlæring velger fra en rekke algoritmer og hyperparametre og bidrar til å utvikle svært nøyaktige modeller. Oppdag vanlige feil og uregelmessigheter i dataene dine med sikkerhetsrekkverk, og forstå anbefalte handlinger bedre og bruk dem automatisk. Bruk intelligent avslutting for å spare tid på databehandling og prioritere primærmåledata for å oppnå resultater raskere.

Øk produktiviteten med automatisk funksjonsutvikling

Bruk innebygde funksjoner for vanlige maskinlæringsoppgaver, som klassifisering, regresjon og tidsserieprognoser, inkludert dyp støtte for nevrale nettverk, til å håndtere store datasett og forbedre modellresultater. Bruk den automatiserte funksjonsvelgeren og de nye mulighetene for funksjonsgenerering til å spare tid og bygge svært nøyaktige modeller. Automatisert maskinlæring omfatter nå BERT-arkitekturen for dyp læring, som gir tekstdata egenskaper med 100 språk, og som er tilgjengelig gjennom brukergrensesnittet samt notatbøker.

Forstå modeller bedre

Innebygd støtte for eksperimentdrevne sammendrag og detaljerte visualiseringer av måledata hjelper deg med å forstå modeller og sammenligne modellytelse. Modelltolking hjelper deg med evaluering av modelltilpasning for nye og utviklede funksjoner, og gir innsikt i hvor viktige funksjonene er. Oppdag mønstre, utfør «hva om»-analyser og utvikle dypere forståelse av modeller for å støtte gjennomsiktighet og tillit til bedriften.

Støtte for en rekke maskinlæringsoppgaver

Få støtte for viktige bruksområder for maskinlæring, blant annet klassifisering, regresjon og tidsserieprognoser, inkludert egne innebygde egenskapsgjenkjennere for konfigurering av hver oppgave. Bruk klassifiseringsteknikker for overvåket læring, som ofte brukes til blant annet svindeloppdagelse og håndskriftgjenkjenning. Bygg regresjonsmodeller som forutser tallverdier, for eksempel prisforutsigelse. Du kan også bruke tidsserieprognoser til å utvikle modeller som vurderer trender og sesongavhengighet. Evaluer en rekke populære tidsseriemodeller, deriblant ARIMA og Prophet, og andre modeller for dyp læring.

Klar når du er – la oss konfigurere gratiskontoen din