 אַוטליין די אַדוואַנטידזשיז פון ניצן אָטאַמייטיד מאַשין לערנען פֿאַר פּרידיקטיוו מאָדעלינג.
1. עפיקאַסי און גיכקייַט: אַוטאָמאַטעד מאַשין לערנען פּראַסעסאַז קענען פונאַנדערקלייַבן גרויס דאַטן שטעלט און אויסקלייַבן די בעסטער מאָדעלס פאַסטער ווי יומאַנז. דעם באטייטיק ראַדוסאַז די צייט פארלאנגט פֿאַר מאָדעל סעלעקציע, דאַטן פאַר-פּראַסעסינג און שטריך ינזשעניעריע. 2. מאָדעל אַקיעראַסי: אָטאַמייטיד מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען דיזיינד צו קלייַבן די בעסטער מאָדעל פֿאַר אַ באַזונדער דאַטן שטעלן און פיינאַלייז די פּאַראַמעטערס צו דערגרייכן אָפּטימאַל רעזולטאַטן. דאָס ינקריסיז די אַקיעראַסי פון פֿאָרויסזאָגן קאַמפּערד מיט מאַניואַלי אויסגעקליבן מאָדעלס. 3. רידוסט מענטש טעות: זינט דער פּראָצעס איז אָטאַמייטיד, עס איז אַ רידוסט געלעגנהייַט פון מענטש טעות אין מאָדעל סעלעקציע, דאַטן פאַר-פּראַסעסינג און שטריך ינזשעניעריע. דאָס ינשורז מער פּינטלעך רעזולטאַטן. 4. גרינג צו נוצן: אַוטאָמאַטעד מאַשין לערנען מכשירים זענען דיזיינד צו זיין באַניצער-פרייַנדלעך און טאָן ניט דאַרפן אַוואַנסירטע דאַטן וויסנשאַפֿט אָדער פּראָגראַממינג סקילז. דאָס מאכט עס גרינגער פֿאַר יוזערז וואָס קען נישט זיין עקספּערץ אין מאַשין לערנען צו שאַפֿן פּינטלעך פּרידיקטיוו מאָדעלס. 5. קאָסט עפעקטיוו: אַוטאָמאַטעד מאַשין לערנען ראַדוסאַז די נויט פֿאַר מענטש עקספּערטיז אין דאַטן וויסנשאַפֿט, וואָס קענען זיין טייַער. עס קען אויך רעדוצירן די צייט פארלאנגט פֿאַר דאַטן פּראַסעסינג און אַנאַליסיס, וואָס פירט צו קאָס סייווינגז. 6. סקאַלאַביליטי: אַוטאָמאַטעד מאַשין לערנען מכשירים מאַכן עס גרינגער צו וואָג פּרידיקטיוו מאָדעלינג אַקטיוויטעטן, ווייַל די אָטאַמיישאַן ינשורז אַז די פּראַסעסאַז זענען סטאַנדערדייזד און ריפּיטאַבאַל. דעם מיטל אַז מער דאַטן שטעלט קענען זיין אַנאַלייזד און מער פּרידיקטיוו מאָדעלס קענען זיין באשאפן אין ווייניקער צייט. 7. קעסיידערדיק פֿאַרבעסערונג: אַוטאָמאַטעד מאַשין לערנען אַלגערידאַמז זענען דיזיינד צו לערנען פון דאַטן און פֿאַרבעסערן זייער פאָרשטעלונג איבער צייַט. דעם מיטל אַז פּרידיקטיוו מאָדעלס קענען זיין קאַנטיניואַסלי ראַפינירט און דערהייַנטיקט צו ענשור זייער אַקיעראַסי, אפילו ווען די אַנדערלייינג דאַטן ענדערונגען.