AutoML

Популярные платформы и инструменты для AutoML

1. DataRobot

DataRobot - это корпоративная платформа AI, которая автоматизирует процесс построения, развертывания и поддержки машинных обучения на больших масштабах ².

Ключевые особенности:

• Автоматическое построение и развертывание моделей
• Инжиниринг признаков и валидация моделей
• Масштабируема и готовая для бизнеса

Подходит для: Компаний, требующих надежной и масштабируемой решения для упрощения всего рабочего процесса машинного обучения ².

2. Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML - это облачная платформа для автоматизации процесса машинного обучения ².

Ключевые особенности:

• Автоматическое построение моделей
• Поддержка различных типов данных и задач
• Интеграция с другими сервисами Google Cloud

Подходит для: Компаний, использующих инфраструктуру Google Cloud и нуждающихся в готовых решениях для машинного обучения ².

3. H2O

H2O Flow - это интерактивный веб-инструмент, позволяющий выбирать данные из различных источников, визуализировать их и создавать модели машинного обучения ⁴.

Особенности:

• Открытый исходный код
• Распределенная обработка на памяти
• Поддержка алгоритмов, используемых в Data Science

Подходит для: Разработчиков, которым нужна гибкая среда для работы с данными и построения моделей ⁴.

4. MLJAR

MLJAR - это браузерная платформа для быстрого построения и развертывания моделей машинного обучения ²⁴.

Ключевые особенности:

• Интуитивно понятный интерфейс
• Поддержка широкого спектра алгоритмов
• Встроенная функциональность поиска гиперпараметров

Подходит для: Маленьких и средних бизнесов и специалистов по работе с данными, ищущих простое решение для автоматизации задач машинного обучения ²⁴.

5. Akkio

Akkio - это пользовательская-friendly платформа AutoML, фокусирующаяся на скорости и простоте использования ²⁵.

Особенности:

• Интерфейс drag-and-drop
• Интеграция с различными источниками данных
• Сосредоточение внимания на скорости и простоте

Подходит для: Маркетологов, аналитиков бизнеса и других непрофессиональных пользователей, которым нужно быстро и эффективно использовать машинное обучение ²⁵.

Критерии выбора AutoML-платформы

При выборе AutoML-платформы важно учитывать следующие факторы:

1. Нужды вашего бизнеса и возможности команды
2. Типы AutoML-платформы (бесплатные, облачные, локальные)
3. Ключевые функции (автоматическая валидация, интеграция с данными, поддержка разных алгоритмов)

Выбор правильной платформы зависит от конкретных потребностей вашей организации и целей проекта ².

Таким образом, существует множество популярных платформ и инструментов для AutoML, каждая из которых имеет свои сильные стороны и подходит для определенных типов пользователей и задач.

https://aimultiple.com/automl-software

https://techvify-software.com/best-automl-tools/

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/x1prh1/d_automl_thoughts/?rdt=46716

https://geniusee.com/single-blog/11_best_automatic_machine_learning_frameworks_2022

https://www.akkio.com/post/benchmarking-the-top-automl-platforms-an-in-depth-analysis