Las técnicas de aprendizaje automático se han utilizado para desarrollar muchos modelos de regresión que hacen predicciones basadas en la experiencia y datos históricos. Pueden utilizarse de forma individual o en conjuntos. Los modelos individuales son clasificación o modelos de regresión que utilizan una técnica, mientras que los modelos de conjunto combinan varios modelos individuales. Construir o encontrar el mejor modelo es muy complejo y consume mucho tiempo, por lo que este estudio desarrolla una nueva plataforma, llamada Machine Learner inteligente (iML), para construir automáticamente modelos populares e identificar el mejor. La plataforma iML se compara con WEKA mediante el análisis de conjuntos de datos públicos. Después de eso, se realizan cuatro experimentos industriales para evaluar el rendimiento de iML. En todos los casos, los mejores modelos determinados por iML son superiores a estudios anteriores en términos de precisión y tiempo de cálculo. Por lo tanto, iML es una herramienta poderosa y eficiente para resolver problemas de regresión en informática de ingeniería.