Aprendizagem automática automatizada

Crie automaticamente modelos de machine learning com velocidade e dimensionamento

Crie facilmente modelos de machine learning extremamente precisos

Confira aos cientistas de dados profissionais e não profissionais as capacidades necessárias para criarem modelos de machine learning rapidamente. Automatize as tarefas morosas e iterativas de desenvolvimento de modelos com investigação inovadora e acelere o tempo de colocação no mercado.

Um exemplo de um modelo de machine learning preciso

Crie e implemente automaticamente modelos preditivos com a IU "no-code" ou o SDK

Crie rapidamente modelos precisos personalizados para os seus dados e refinados por um conjunto amplo de algoritmos e hiperparâmetros

Utilize redes neurais profundas para aumentar a produtividade com exploração de dados e engenharia de caracterização inteligente

Crie soluções de IA responsáveis com interpretabilidade de modelos e otimize os seus modelos para melhorar a precisão

Preveja com previsão resultados comerciais futuros com os populares modelos de séries temporais e a aprendizagem profunda

Crie modelos à sua maneira

Acelere a criação de modelos com a IU "no-code" de machine learning automatizado ou o SDK. Personalize os seus modelos rapidamente e aplique definições de controlo a iterações, limiares, validações, algoritmos bloqueados e a outros critérios de experimentação. Utilize capacidades incorporadas para tarefas comuns de machine learning, como classificação, regressão e previsão de séries temporais, para processar conjuntos de dados grandes e melhorar as classificações dos modelos.

Controle o processo de criação de modelos

O machine learning automatizado seleciona de forma inteligente de entre um vasto conjunto de algoritmos e hiperparâmetros para ajudar a criar modelos extremamente precisos. Descubra erros e inconsistências comuns nos seus dados através de proteções e compreenda melhor as ações recomendadas e aplique-as automaticamente. Utilize a interrupção inteligente para poupar tempo em computação e priorizar a métrica principal para acelerar os resultados.

Melhore a produtividade com a engenharia de caracterização automática

Utilize capacidades incorporadas para tarefas comuns de machine learning, como classificação, regressão e previsão de séries temporais, incluindo suporte de rede neural profunda, para processar conjuntos de dados de grandes dimensões e melhorar as classificações dos modelos. Utilize as capacidades de seleção automatizada de funcionalidades e de criação de novas funcionalidades para poupar tempo e criar modelos extremamente precisos. O ML automatizado inclui agora a arquitetura de aprendizagem profunda BERT para caracterização de dados de texto em cem idiomas, que está disponível na IU e no Notebook.

Compreenda melhor os modelos

O suporte incorporado para resumos de execuções de experimentações e as visualizações de métricas detalhadas ajudam-no a compreender os modelos e a comparar o desempenho dos modelos. A interpretabilidade de modelos ajuda a avaliar a adequação dos modelos a funcionalidades não processadas e desenvolvidas, além de que fornece informações sobre a importância da funcionalidade. Descubra padrões, realize análises de hipóteses e desenvolva uma compreensão mais profunda dos modelos para promover a transparência e a confiança na sua empresa.

Suporte múltiplas tarefas de machine learning

Obtenha suporte para aplicações de machine learning essenciais, como classificação, regressão e previsão de séries temporais, incluindo caracterizadores especiais incorporados para configurar cada tarefa. Utilize as técnicas de classificação para aprendizagem supervisionada, em que os usos comuns incluem deteção de fraudes, reconhecimento de texto manuscrito, etc. Crie modelos de regressão para prever valores numéricos, como a previsão de preços. Ou utilize a previsão de séries temporais para criar modelos que têm em conta as tendências e a sazonalidade. Avalie vários modelos populares de séries temporais, incluindo ARIMA e Prophet, e outros modelos de aprendizagem profunda.

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