Data & analytics, Microsoft Fabric, ML Libraries, AI
AutoML: essentiële tool voor experimenten met Churn Prediction
In onze blogreeks “Effectief, snel en relevant AI inzetten op je eigen data” nemen we dit keer geen ML library onder de loep, maar een tool die helpt om de juiste ML library te selecteren: AutoML in Microsoft Fabric.
| AI vs. ML: een snelle introductie Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) worden vaak in één adem genoemd, maar betekenen niet exact hetzelfde. Simpel gezegd is AI het brede veld waarin machines taken uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals redeneren, leren of problemen oplossen. ML is een subset van AI, waarbij systemen patronen leren ontdekken in data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. |
Wat is AutoML in Microsoft Fabric?
AutoML (Automated Machine Learning) is een geavanceerde tool die het proces van het bouwen, trainen en optimaliseren van machine learning-modellen automatiseert in Microsoft Fabric. In plaats van handmatig verschillende algoritmes te selecteren, parameters te tunen en evaluaties uit te voeren, neemt AutoML deze taken grotendeels uit handen.
Gebruikers - ook zonder technische kennis - kunnen eenvoudigweg hun data uploaden en aangeven wat hun doel is (bijvoorbeeld churn prediction), waarna AutoML automatisch meerdere experimenten uitvoert en de best presterende modellen selecteert.
AutoML in Microsoft Fabric maakt machine learning toegankelijker, efficiënter en betrouwbaarder voor uiteenlopende zakelijke toepassingen.
Voordelen van AutoML in churn prediction
Tijdsbesparing en efficiëntie
AutoML versnelt en automatiseert het volledige proces van algoritmeselectie, feature engineering en hyperparametertuning. Hierdoor kun je in korte tijd meerdere modellen uitproberen zonder handmatig alles te configureren.
Toegankelijk voor niet-experten
Je hoeft geen diepgaande kennis te hebben van machine learning. AutoML begeleidt je stap voor stap door het proces, van data-upload tot modelselectie. Zo kunnen gebruikers zonder diepgaande ML-kennis toch krachtige modellen ontwikkelen.
Objectieve experimenten
Door automatisch verschillende algoritmes en instellingen te testen op dezelfde dataset, krijg je een eerlijk en reproduceerbaar overzicht van welke aanpak het beste werkt voor churn prediction.
Selectie op basis van prestaties
AutoML voert meerdere experimenten uit en evalueert de resultaten op basis van vooraf ingestelde prestatiecriteria (zoals nauwkeurigheid, recall, F1-score). Het best presterende model wordt vervolgens aanbevolen.
Snelle iteraties
Je kunt eenvoudig opnieuw experimenteren met nieuwe data of aangepaste parameters, waardoor je snel kunt inspelen op veranderende omstandigheden.
Transparantie en samenwerking
Alle experimenten en resultaten worden overzichtelijk vastgelegd in Fabric, waardoor je gemakkelijk kunt terugkijken, delen en samenwerken met collega’s en teams.
OQuila project: AutoML in de praktijk
Een klant met een grote hoeveelheid data vroeg zich af of er voldoende gegevens beschikbaar waren om churn te voorspellen, naast de bestaande klantsegmentatie. Daarnaast wilde men weten wat het zou kosten om een dergelijk experiment op te zetten en uiteindelijk in productie te brengen.
Dankzij AutoML kon deze vraag snel worden beantwoord. Alle data zat immers al mooi gestructureerd in Microsoft Fabric, waardoor het slechts een kwestie was van de bestaande datasets te koppelen binnen dezelfde omgeving, zonder extra datatransfer of complexe integraties.
Het resultaat was een overzicht van potentiële algoritmen, inclusief hun parameters en nauwkeurigheid. XGBoost kwam hierbij als beste model naar voren, met een hoge accuraatheid. Met slechts enkele klikken kon het model vervolgens worden gepubliceerd en in gebruik genomen.
Conclusie
AutoML in Microsoft Fabric biedt een krachtige en toegankelijke manier om machine learning toe te passen binnen organisaties.
Door het automatiseren van modelselectie, evaluatie en publicatie, krijgen bedrijven sneller en betrouwbaarder inzichten in klantgedrag en -verloop. Hierdoor kun je proactief inspelen op klantbehoeften, churn verminderen en slimme datagedreven beslissingen nemen.
AutoML verlaagt de drempel voor zowel technische als niet-technische gebruikers, en zorgt ervoor dat waardevolle klantinformatie direct inzetbaar is in je dagelijkse processen, zonder onnodige complexiteit of omwegen.
Kortom, AutoML in Microsoft Fabric maakt het mogelijk om écht grip te krijgen op je klanten en hun gedrag, en zo je organisatie klaar te stomen voor de toekomst.
Rebekka Van Acker
CEO OQuila
