AutoML nədir?

AutoML (Avtomatlaşdırılmış Maşın Öyrənməsi) maşın öyrənməsi (MÖ) modellərinin qurulması, öyrədilməsi və optimallaşdırılması proseslərini avtomatlaşdıran süni intellekt (Sİ) sahəsidir. Əsas məqsəd MÖ təhlillərini sadələşdirmək və bu sahədə geniş təcrübəsi olmayan istifadəçilər üçün daha əlçatan etməkdir.

AutoML necə işləyir?

AutoML alətləri, istifadəçidən xam məlumat dəstini qəbul edir və ən yaxşı performansı verən modeli tapmaq üçün müxtəlif MÖ boru kəməri elementlərini (dataların transformasiyası, alqoritm seçimi, hiperparametr tənzimlənməsi və s.) sınaqdan keçirir.

AutoML və Generativ AI-nin Birliyi

2026-cı ildə AutoML texnologiyası generativ AI modelləri ilə birləşərək daha geniş imkanlar təqdim edəcək. Bu yanaşma yalnız proqnozlaşdırıcı modellərin qurulmasını deyil, həm də məlumat hazırlığı, xüsusiyyət mühəndisliyi və sintetik məlumatların yaradılmasını avtomatlaşdıracaq. Böyük dil modelləri (LLM) vasitəsilə kod və iş axınlarının yaradılması mümkün olacaq. Bu birləşmə AI sistemlərinin inkişaf dövrünü qısaldaraq, böyük məlumat komandalarına ehtiyacı azaldacaq və daha sürətli, ucuz model inkişafını təmin edəcək.

AutoML 3.0: Kontekstual və Sektora Xüsusi Həllər

AutoML 3.0 konsepti, kontekstual və sektora uyğun yanaşmaları özündə birləşdirir. Multi-modal öyrənmə və istifadəçi-sistem əməkdaşlığı ilə AutoML 3.0 keçmiş nəticələrdən öyrənərək gələcək tapşırıqları adaptiv şəkildə avtomatlaşdıracaq. Sektora uyğun modellər, yalnız performansı optimallaşdırmaqla kifayətlənməyərək, uyğunluq standartlarına da əməl etməyə kömək edəcək.

Federativ və Kənar AutoML

Federativ öyrənmə AutoML sahəsində mühüm bir tendensiyaya çevrilir. 2026-cı ildə bu yanaşma AutoML texnologiyasını kənar cihazlara və federativ mühitlərə genişləndirəcək. Bu, həssas məlumatların mərkəzləşdirilmədən yerli şəkildə saxlanmasını və real vaxtda model optimizasiyasını mümkün edəcək. Məxfilik qaydaları və real vaxt hesablama tələbləri bu tendensiyanı sürətləndirən əsas amillərdir.

İzah Edilə Bilən və Şəffaf AutoML

AutoML sistemlərinin izah edilə bilənliyi və ədalətlilik məhdudiyyətlərinin inteqrasiyası 2026-cı ildə ön planda olacaq. İstifadəçilər, modellərin necə və niyə qərar verdiyini başa düşmək üçün daha geniş imkanlara malik olacaqlar. Şəffaf və ədalətli modellər həm tənzimləyici tələblərə cavab verəcək, həm də ictimaiyyətin güvənini qazanacaq.

İnsan Mərkəzli və Real Vaxtda Adaptiv AutoML

Son olaraq, insan iştirakını nəzərə alan və real vaxtda adaptiv olan AutoML sistemləri diqqət çəkir. Bu yanaşma insanın optimizasiya prosesinə rəhbərlik etməsini və sistemlərin yeni məlumatlara uyğunlaşmasını təmin edir. Şirkətlər, maşın öyrənmə sistemlərinin daha çevik və idarəolunan olmasını tələb etdikcə, bu texnologiya geniş yayılacaq.

Nəticə

2026-cı ildə AutoML sahəsində baş verəcək bu tendensiyalar maşın öyrənmə modellərinin qurulmasında inqilabi dəyişikliklərə səbəb olacaq. Generativ AI ilə birləşmə, federativ öyrənmə və izah edilə bilən modellər kimi yeniliklər həm texniki, həm də insan mərkəzli yanaşmaları birləşdirərək daha əlçatan və effektiv həllər təqdim edəcək.