Otomatik Makine Öğrenimi Stratejisi Geliştirme

1. \[Belirli proje], \[veri türü] ve \[veri seti özellikleri] gibi yer tutucuları doğru bilgilerle değiştirin.
2. Prompt’u tercih ettiğiniz AI aracında çalıştırarak yapılandırılmış ve uygulanabilir bir AutoML stratejisi elde edin.
3. Sonuçları proje hedeflerine uygunluk ve uygulanabilirlik açısından gözden geçirin.
4. Ekip deneyimi ve mevcut altyapıya göre araçları, yöntemleri ve dağıtım planını özelleştirin.
5. Fazla genel bilgilerden kaçının; aksi halde strateji yüzeysel olabilir.
6. Model seçimi, değerlendirme ve özellik mühendisliği gibi alanları derinleştirmek için prompt’u iteratif olarak kullanın.

İş zekası projelerinde ML iş akışlarını optimize etme
Startuplar için hızlı tahmin modelleri prototipleme
Büyük veri setleri için uygun AutoML framework’lerinin seçimi
Tekrarlayan ML görevlerinde manuel çabayı azaltma
Veri ön işleme ve özellik mühendisliğinin standartlaştırılması
Ölçeklenebilir ve tekrar üretilebilir model dağıtım pipeline’ları oluşturma
Otomatik modellerde önyargı ve etik değerlendirmesi
Veri ve iş ekipleri arasındaki iş birliğini geliştirme

Daha doğru stratejiler için veri ve problem hakkında ayrıntılı bilgi verin.
Ekip tercihlerine göre spesifik araç önerileri isteyin (örn. Google Vertex AI, H2O, DataRobot).
Model seçimi, özellik mühendisliği veya dağıtım planlarını geliştirmek için prompt iterasyonları kullanın.
Üretilen önerilerin gizlilik ve uyumluluk politikaları ile uyumlu olduğundan emin olun.
Birden fazla çıktının en iyi önerilerini birleştirerek sağlam ve güvenilir bir strateji oluşturun.