स्वचालित मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) एक सामान्य अनुशासन है जिसमें मशीन लर्निंग (एमएल) प्रक्रिया में दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना शामिल है।
AutoML का एक महत्वपूर्ण लक्ष्य उच्च शिक्षित डेटा वैज्ञानिकों की मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के निर्माण, प्रशिक्षण और रखरखाव की आवश्यकता को कम करना है जो एक संगठन उपयोग करता है और इन-हाउस सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और लाइन ऑफ़ बिज़नेस (LOB) पेशेवरों के लिए कृत्रिम उपयोग करना आसान बनाता है। खुफिया (एआई) व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए।
कुछ स्वचालित मशीन सीखने की तकनीक और उपकरण डेटा तैयारी में तेजी लाने और स्वचालित करने के लिए तैयार हैं - विभिन्न स्रोतों से समग्र डेटा का एकत्रीकरण। इस प्रक्रिया के अन्य भाग फीचर इंजीनियरिंग के उद्देश्य से हैं - फीचर चयन और फीचर निष्कर्षण मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कैसे काम करते हैं इसका एक बड़ा हिस्सा है। इन्हें स्वचालित करने से मशीन लर्निंग डिज़ाइन प्रक्रिया में और सुधार हो सकता है।
स्वचालित मशीन लर्निंग का एक अन्य भाग हाइपरपरमीटर ऑप्टिमाइज़ेशन है, जो विभिन्न माध्यमों से किया जाता है। स्वचालित मशीन लर्निंग को संभव बनाने के लिए इंजीनियर मेटाह्यूरिस्टिक्स तकनीकों जैसे सिम्युलेटेड एनीलिंग या अन्य प्रक्रियाओं का उपयोग कर सकते हैं। लब्बोलुआब यह है कि मशीन लर्निंग "एंड टू एंड" प्रक्रिया के किसी भी हिस्से को स्वचालित करने के लिए किसी भी तकनीक या प्रयास के लिए स्वचालित मशीन लर्निंग एक व्यापक कैच-ऑल टर्म है।
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