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. |
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.
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.
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.
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.
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.
Je kunt eenvoudig opnieuw experimenteren met nieuwe data of aangepaste parameters, waardoor je snel kunt inspelen op veranderende omstandigheden.
Alle experimenten en resultaten worden overzichtelijk vastgelegd in Fabric, waardoor je gemakkelijk kunt terugkijken, delen en samenwerken met collega’s en teams.