یادگیری ماشین خودکار، ابزار قدرتمندی در حل بسیاری از مسائل پیچیده است. سرویس یادگیری ماشین خودکار ستون هم توانسته سرویس‌های خاصی را برای کمک به کسب‌وکارهای مختلف توسعه دهد. سرویس یادگیری ماشین خودکار ستون به دلیل بهره‌مندی از سرورهای بسیار قوی و زیرساخت مناسب امکان آموزش مدل‌های پیچیده را دارد. هم‌چنین ستون همواره در تلاش است تا سرویس‌های جدیدی را براساس نیاز کسب‌وکارها توسعه دهد. در ادامه، بخش‌های مختلف سرویس یادگیری ماشین خودکار ستون توضیح داده شده است:

طبقه‌بندی داده‌های متنی به معنی فرایند انتساب دسته‌ها یا طبقه‌های از پیش تعیین شده به متن‌های مختلف براساس محتوای آن‌ها است. این سرویس می‌تواند درخواست‌ها (Ticket) یا نظرات (Comment) مشتریان یا کاربران را در دسته‌های مختلفی که تعیین کرده‌اید قرار دهد و رسیدگی به آن‌ها را آسان کند. این سرویس هم‌چنین به تشخیص خودکار spam در ایمیل‌ها یا چت‌ کمک می‌کند. یکی دیگر از کاربردهای این سرویس بهبود جستجو بر اساس موضوع خاص یا topic modeling است.

برخی از کسب‌وکارها امکان ثبت نظر برای مشتریان و نمایش آن را فراهم کرده‌اند. در چنین موارد‌ی لازم است که نظرات ثبت‌شده به سرعت پردازش شده و نظرات سالم منتشر شوند. سرویس تایید یا رد خودکار نظرات ستون با هدف شناسایی و رد محتوای نامتعارف یا نامناسب ایجاد شده است. این سرویس هم‌چنین می‌تواند در صورت نیاز کاربر، محتوای شامل مفاهیم یا موضوعات خاص را هم تشخیص داده یا آن را رد کند.

یکی از مهم‌ترین مواردی که کسب‌وکارها باید به آن توجه ویژه داشته باشند، احساس کاربران نسبت به محصول یا سرویس ارائه شده است. توجه به این نظرات می‌تواند به پیشرفت کسب‌وکار و رفع مشکلات احتمالی کمک کند. سرویس تحلیل احساسات ستون، به کمک مدل‌های از پیش آموزش داده شده با استفاده از انبوهی از پیام‌های برچسب‌گذاری شده، به کسب‌و‌کارها این امکان را می‌دهد تا با تحلیل پیام‌ها و نظرات منتشرشده‌‌ی کاربران در شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های مختلف، از احساس آن‌ها نسبت به محصولات خود با خبر شوند.

این سرویس یکی از انواع مسائل تشخیص الگو است. این سرویس به صورت خودکار یک برچسب (label) را به هر عضو از یک دنباله نسبت می‌دهد. یک کاربرد متداول این محصول در تشخیص کارکرد گفتاری هر کلمه در جمله است. در این کاربرد، می‌توان برچسب‌گذاری هر کلمه در دنباله را به عنوان یک مسئله‌ی دسته‌بندی متن مجزا دید. با این حال، نتیجه‌ی بهینه زمانی حاصل می‌شود که برچسب هر کلمه در جمله، وابسته به برچسب کلمات مجاورش باشد و به کمک یک الگوریتم برچسب‌های بهینه برای همه‌ی کلمات به طور هم‌زمان انتخاب شوند. از دیگر کاربردهای این محصول، شناسایی اسامی افراد و مکان‌ها در یک متن (Named Entity Recognition) است که به دسته‌بندی و تگ‌گذاری بهتر مقاله‌های خبری، بهبود جستجو در میان مقالات و دسته‌بندی پیام‌های کاربران بر اساس شهر یا برند مورد اشاره در پیام کمک می‌کند.

این سرویس می‌تواند داده‌های ساختاریافته را در فرمت جدولی شامل ستون‌های مختلفی از انواع داده‌ی متنی، عددی یا طبقه‌بندی شده دسته‌بندی کند. مسائل مختلفی را می‌توان در قالب مسئله‌ی طبقه‌بندی داده‌ی جدولی مدل‌سازی کرد. دسته‌بندی مشتریان، دسته‌بندی محصولات، تشخیص آگهی‌های اسپم و تشخیص تقلب (Fraud) تنها نمونه‌هایی از کاربردهای این سیستم هستند.