AutoML (Automated Machine Learning) ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Es beschreibt die Automatisierung von Prozessen, die bisher nur Experten durchführen konnten – nämlich die Entwicklung, Auswahl und Optimierung von sogenannten Machine-Learning-Modellen.

Normalerweise brauchen Datenwissenschaftler viel Erfahrung, um aus großen Datenmengen Muster zu erkennen und daraufhin Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Mit AutoML kann das aber auch ohne tiefes Expertenwissen geschehen. Spezielle Software übernimmt dabei viele einzelne Schritte, wie das Bereinigen von Daten, die Auswahl der passenden Methoden und das Feintuning der Modelle.

Ein einfaches Beispiel: Ein Online-Händler möchte vorhersagen, welche Produkte sich am besten verkaufen werden. Mit AutoML kann das Unternehmen ohne teure Experten ein Analysewerkzeug nutzen, das die vorhandenen Verkaufsdaten analysiert, ein passendes Prognosemodell automatisch erstellt und genau anpasst. So wird aus Daten schneller und unkompliziert wertvolles Wissen gewonnen.

AutoML (Automated Machine Learning) macht so den Zugang zu Künstlicher Intelligenz viel einfacher und unterstützt Unternehmen dabei, datengestützte Entscheidungen zu treffen – sogar ohne Spezialwissen im Bereich Datenanalyse.

AutoML (Automated Machine Learning) ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Es beschreibt die Automatisierung von Prozessen, die bisher nur Experten durchführen konnten – nämlich die Entwicklung, Auswahl und Optimierung von sogenannten Machine-Learning-Modellen.

Normalerweise brauchen Datenwissenschaftler viel Erfahrung, um aus großen Datenmengen Muster zu erkennen und daraufhin Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Mit AutoML kann das aber auch ohne tiefes Expertenwissen geschehen. Spezielle Software übernimmt dabei viele einzelne Schritte, wie das Bereinigen von Daten, die Auswahl der passenden Methoden und das Feintuning der Modelle.

Ein einfaches Beispiel: Ein Online-Händler möchte vorhersagen, welche Produkte sich am besten verkaufen werden. Mit AutoML kann das Unternehmen ohne teure Experten ein Analysewerkzeug nutzen, das die vorhandenen Verkaufsdaten analysiert, ein passendes Prognosemodell automatisch erstellt und genau anpasst. So wird aus Daten schneller und unkompliziert wertvolles Wissen gewonnen.

AutoML (Automated Machine Learning) macht so den Zugang zu Künstlicher Intelligenz viel einfacher und unterstützt Unternehmen dabei, datengestützte Entscheidungen zu treffen – sogar ohne Spezialwissen im Bereich Datenanalyse.