Một trong những lợi ích chính của việc kết hợp AutoML và Machine Learning là giúp máy học dễ tiếp cận hơn. Theo truyền thống, học máy là lĩnh vực của các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI, nhưng AutoML đang thay đổi điều này
IBM Watson Studio và AutoML: Tự động hóa quy trình Machine Learning
IBM Watson Studio và AutoML đang cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tiếp cận công nghệ máy học bằng cách tự động hoá và hợp lý hóa quy trình làm việc.
Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học
Microsoft Azure Machine Learning và AutoML là hai công cụ thay đổi cuộc chơi trong thế giới trí tuệ nhân tạo và máy học.
Nền tảng Google Cloud AI và AutoML: Hợp lý hóa quy trình học máy
Để giúp giải quyết những thách thức, Google đã phát triển nền tảng Google Cloud AI và AutoML, một bộ công cụ được thiết kế để hợp lý hóa quy trình học máy và giúp các tổ chức thuộc mọi quy mô dễ tiếp cận hơn.
Tìm hiểu về các kỹ thuật AutoML trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)
Quá trình phân tích dữ liệu lớn có thể phức tạp và tốn thời gian, đặc biệt đối với những người không có kiến thức sâu rộng về khoa học dữ liệu và máy học. Đây là lúc AutoML xuất hiện, cung cấp một giải pháp thiết thực để đơn giản hóa quá trình này.
