How it can ease up the process of machine learning on a tabular data

La manière dont l'auto ML fonctionne en gérant les données sous forme de tableaux améliore l'efficacité dans les configurations matérielles disponibles.

La meilleure chose à propos de MLJAR est que même une personne ayant peu ou pas de connaissances en programmation peut l'utiliser. Il est facilement partageable et permet de gagner du temps de développement pour les développeurs. De plus, les notebooks Python peuvent être convertis en applications web interactives.