砖AutoML允许您快速生成基线模型和笔记本。毫升专家可以加速工作流通过快进一般的试错和关注定制使用他们的领域知识,和公民数据科学家可以迅速获得有用的结果low-code方法。
启动新的ML项目
砖AutoML代码为每个审判运行提供培训,帮助数据科学家启动他们的发展。数据科学家可以利用这个快速评估的可行性为机器学习使用一个数据集(毫升)或得到一个快速检查一个毫升项目的方向。
没有毫升解决不了的大问题
利用AutoML解决各种机器学习问题从分类、回归分析和预测。AutoML使用多个算法从不同的机器学习为每个问题类型库,并允许您选择最适合您的问题。
Allscripts,电子医疗系统的领导者,是应用AutoML来改善他们的客户服务经验,预测故障。
“在实现方面,我们的项目团队,在机器学习没有实践经验,极大地受益于autoML的玻璃盒子的解决方案。我们能够建立更好的性能模型[…]通过可视化培训过程,然后释放模型生产。”
自动研磨机器学习
自动设置机器学习与训练库项目,MLflow集成等实验跟踪和内置毫升最佳实践训练和测试分裂,正常化的特性和hyperparameter调优。
AutoML“玻璃盒子”的方法
使用生成的可编辑的笔记本方便地定制基线模型与你的专业领域。你也可以利用这些笔记本电脑来解释你AutoML模型训练完成审计和遵从性需求。
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