No hay necesidad de programar nada, ya que todos los algoritmos de ML/IA están disponibles en el sistema. Así que el usuario puede concentrarse en su conjunto de datos. Así que todos pueden usarlo con conocimientos básicos de ML/IA.

Al diseñar aplicaciones basadas en tinyML, hay varias cosas importantes relacionadas con el dominio que necesitan ser analizadas. El especialista en el dominio no debería estar innecesariamente limitado por la tarea de entender modelos de ciencia de datos o codificación en Python o cómo se aplican a dispositivos integrados. Incluso si se manejan esos aspectos, viene el siguiente obstáculo de decidir sobre la infraestructura en la nube, asignar los recursos, controlar los costos, etc. Todo esto impide que los especialistas en el dominio se concentren en el objetivo principal en cuestión. Además, se requieren varias iteraciones para llegar a la aplicación final. En este escenario, donde también se requiere conocimiento de varios dominios técnicos, Neuton AutoML hace que todo el trabajo sea mucho más sencillo y permite una mayor productividad y soluciones más eficientes.

Ayuda a construir fácilmente algoritmos de ML óptimos.