Искусственный интеллект и машинное обучение обещают обеспечить новые высоты успеха во всех областях. Именно по этой причине несколько предприятий стремятся использовать эти технологии для своего успеха и роста. Тем не менее, обе эти технологии требуют опытных специалистов по данным, исследователей, экспертов по программированию и инженеров, но в настоящее время, в соответствии со спросом, существует огромная нехватка квалифицированных специалистов. Именно здесь автоматическое машинное обучение становится важным для предприятий со всего мира.

Способность автоматизированного машинного обучения автоматизировать некоторые или большинство длительных и трудоемких задач, связанных с машинным обучением, компенсирует нехватку специалистов по искусственному интеллекту или машинному обучению. Это не только сокращает пробелы в нехватке, но и повышает производительность современных специалистов по данным во всем мире.

Он обещает автоматизировать все основные повторяющиеся задачи, такие как подготовка данных, выбор функций или выбор источников данных. Это позволяет бизнес-аналитикам и специалистам по маркетингу больше сосредоточиться на других важных задачах. Теперь специалисты по обработке и анализу данных могут создавать больше моделей за меньшее время благодаря более высокому качеству и точности всех моделей. Они также могут настроить еще несколько новых алгоритмов.

Как текущие инструменты автоматического машинного обучения могут негативно повлиять на бизнес?

По прогнозам Gartner, к 2020 году более 40% всех задач, связанных с наукой о данных, можно будет автоматизировать. Эта автоматизация, безусловно, приведет к повышению производительности специалистов по науке о данных и машинному обучению. Это также приведет к более широкому использованию данных или аналитики.

На данный момент большинство инструментов автоматического машинного обучения больше ориентированы на построение моделей, чем на полную автоматизацию конкретной бизнес-функции, такой как маркетинговая аналитика, поведение клиентов или любая другая аналитика клиентов. Это может быть проблемой для различных предприятий, поскольку для предприятий это снова будет стоить дополнительного времени и денег.

Более того, многие современные инструменты автоматического машинного обучения не решают различные проблемы, такие как разработка признаков, объединение данных, выбор данных и непрерывная подготовка данных. Знание всех больших объемов данных, их использование и выявление неочевидных закономерностей по-прежнему остается серьезной проблемой для всех экспертов во всем мире. Часто они не готовы должным образом анализировать потоковые данные в реальном времени. И если данные не анализируются эффективно, это может привести к ошибочным результатам, аналитике и шаблонам. Это может привести к неэффективным бизнес-стратегиям, которые могут привести к принятию неверных решений и потере бизнеса.

Автоматическое машинное обучение для автоматизации построения моделей

Сегодня существует множество компаний, которые используют автоматизированное машинное обучение для автоматизации внутренних процессов. Он особенно используется при построении моделей машинного обучения. Некоторые из громких имен, которые используют автоматизированное машинное обучение для автоматизации процесса построения моделей машинного обучения, — это Google и Facebook.

Каждый месяц Facebook тестирует и обучает тысячи моделей машинного обучения (около 30 000). Для работы с таким количеством моделей Facebook построил сборочную линию и даже создал собственного инженера по машинному обучению Auto по имени Asimo. Этот инженер по автоматическому машинному обучению может автоматически генерировать улучшенные версии существующих моделей машинного обучения.

Теперь, перейдя в Google, они разрабатывают различные методы автоматического машинного обучения, которые могут автоматизировать весь дизайн моделей машинного обучения. Не только это, но и автоматизация процесса поиска различных методов оптимизации. В настоящее время компания находится на пути к разработке процесса для машинно-генерируемых архитектур.

Автоматическое машинное обучение для автоматизации сквозных бизнес-процессов

Некоторые из компаний, которые успешно и активно используют машинное обучение для полной автоматизации конкретных бизнес-процессов, — это ZestFinance, Zylotech и DataRobot. В бизнесе, как только проблема определена, создаются модели машинного обучения, и становится возможным автоматизировать все бизнес-процессы.

DataRobot разработан таким образом, что может автоматизировать всю автоматизацию прогнозной аналитики. Он может автоматизировать все жизненные циклы моделирования, включая прием данных, преобразования и выбор алгоритма. Эта платформа не ограничивается только этими приложениями и может использоваться и для других. Кроме того, DataRobot также настраивается, что помогает пользователям для конкретных развертываний, таких как прогнозирование больших объемов и создание большого количества различных моделей. Благодаря этому специалисты могут легко и быстро строить модели и даже применять алгоритмы для прогнозного анализа.

Что касается ZestFinance, это платформа, предназначенная для автоматизации всего процесса выполнения конкретных задач андеррайтинга. Некоторые из его приложений — это автоматизация обучения и развертывания моделей, объяснения соответствия и усвоение данных. Эта платформа использует машинное обучение, которое анализирует нетрадиционные и традиционные кредитные данные для оценки потенциальных заемщиков с тонкими файлами или без файлов. Его также можно использовать для обучения или развертывания моделей на основе машинного обучения для конкретных приложений, таких как маркетинг, предотвращение мошенничества и другие. ZestFinance помогает всем финансовым аналитикам или кредиторам принимать правильные кредитные решения и оценивать риски.

Платформа Zylotech предназначена для автоматизации всей клиентской аналитики. Он включает в себя EAE, также называемый встроенным механизмом аналитики, а также несколько моделей автоматического машинного обучения, которые автоматизируют весь процесс машинного обучения для клиентской аналитики, включая разработку функций, унификацию, подготовку данных, выбор модели и обнаружение неочевидных шаблонов. С помощью этой платформы вы или любой специалист по науке о данных и машинному обучению можете использовать полные данные в режиме реального времени, что также позволяет взаимодействовать с клиентами один на один.

Как Auto Machine Learning помогает предприятиям успешно использовать и внедрять машинное обучение?

Большинство из вас знакомы с фразой «данные — это новая нефть», но сейчас кажется, что данные гораздо ценнее нефти или даже золота. Тем не менее, точно так же, как сырая нефть нуждается в обработке для ее применения в реальном мире, данные также должны быть уточнены и очищены, после чего вы можете извлечь информацию из встроенных моделей для принятия правильных решений для вашего бизнеса. Поначалу никакие данные не представляют ценности, так как после сбора их необходимо очищать, обогащать и анализировать.

Подход с использованием автоматического машинного обучения может помочь всем предприятиям эффективно и успешно использовать машинное обучение. Только машинное обучение может извлечь из данных эффективную информацию для бизнеса. Итак, в конце концов, независимо от того, работаете ли вы в сфере здравоохранения, маркетинга, розничной торговли или любой другой отрасли, вам нужно использовать автоматическое машинное обучение, чтобы использовать ценные ресурсы из извлеченных данных.

Подведение итогов!

Ну вот! Это было автоматическое машинное обучение. Я надеюсь, что теперь некоторые важные аспекты машинного обучения прояснены. Это может быть новый подход или все еще находящийся в стадии разработки, но он обещает всем любителям и даже экспертам большой потенциал для эффективного использования машинного обучения без каких-либо хлопот.

Наконец, несмотря ни на что, есть несколько компаний, включая крупные, которые используют эту концепцию и различные платформы, основанные на этой концепции, в разных отраслях, включая бизнес.

Первоначально опубликовано на https://blog.eduonix.com 2 января 2020 г.