Auto-WEKA är en automatiserad version av maskinlärningsprogrammet WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Det är ett mycket kraftfullt verktyg inom AI-forskning och används för att analysera data och göra förutsägelser. Auto-WEKA skiljer sig från standard WEKA genom att det automatiskt optimerar valet av algoritmer och parametrar för ett givet dataset. Genom att tillhandahålla en grunduppsättning data, till exempel tränings- och testdata, kommer Auto-WEKA att utföra en rad tester för att bestämma vilken algoritm och inställningar som presterar bäst för det specifika datasetet.
Att välja rätt algoritm och parameterinställningar för maskinlärning kan vara en komplicerad process och kräver ofta expertkunskaper inom AI. Auto-WEKA tar bort denna komplikation genom att automatisera denna process. Det testar en uppsjö av olika algoritmer och parametrar, bedömer deras prestanda och ger rekommendationer baserade på de erhållna resultaten. På detta sätt kan AI-forskare och utvecklare vara säkra på att de får ut det mesta möjliga av sina data.
Auto-WEKA utnyttjar metoder återgivna inom en gren av AI kallad automatiserad maskinlärning (AutoML). Dess förmåga att begränsa det enorma utbudet av algoritmer och parametrar till de mest optimala för ett specifikt dataset gör det till ett ovärderligt verktyg för AI-forskare och utvecklare. Genom att automatisera processen för algoritmval och parameterjustering kan Auto-WEKA förkorta processen att skapa prediktiva modeller, och gör det möjligt för användare att fokusera på att utnyttja de insikter dessa modeller ger.
