Databricks AutoML允许您快速生成基线模型和笔记本。ML专家可以通过快速推进通常的试错过程来加速他们的工作流程，并专注于使用他们的领域知识进行定制，而公民数据科学家可以快速获得可用的结果low-code方法．
启动新的ML项目
Databricks AutoML为每次试运行提供训练代码，以帮助数据科学家快速启动他们的开发。数据科学家可以使用它来快速评估将数据集用于机器学习(ML)的可行性，或者快速检查机器学习项目的方向。
没有太大的ML问题
利用AutoML来解决各种机器学习问题，包括分类、回归和预测。AutoML为每种问题类型使用来自各种机器学习库的多种算法，并允许您为您的问题选择最佳算法。
电子医疗保健系统的领导者Allscripts正在应用AutoML来通过预测停机来改善他们的客户服务体验。
“在实施方面，我们的项目团队在机器学习方面几乎没有实际经验，但却从autoML的玻璃盒解决方案中受益匪浅。通过可视化培训过程，我们能够建立更好的性能模型，然后将模型发布到生产中。”
自动化机器学习
自动设置您的机器学习项目与训练库，MLflow集成实验跟踪和内置的ML最佳实践，如训练和测试分割，标准化的特征和超参数调优。
AutoML的“玻璃盒”方法
使用生成的可编辑笔记本轻松地自定义基线模型与您的领域专业知识。您还可以利用这些笔记本来解释如何训练您的AutoML模型以满足审计和遵从性需求。
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