Нередко можно увидеть людей, разговаривающих с Siri на улице, или беспилотных грузовиков, усердно доставляющих грузы по стране. Машины были вплетены в повседневную ткань нашей жизни уже много лет, а в последнее время вместе с машинами появилось машинное обучение.

Машинное обучение (ML) позволяет компьютерам решать задачи, которые до сих пор выполнялись людьми. Преодоление монотонного до очень сложного, и делает это быстрее и с меньшим количеством ошибок, чем их коллеги-люди.

Неудивительно, что машинное обучение часто будоражит воображение предпринимателей, стремящихся решать проблемы и создавать прорывные инновации.

У предпринимателей не хватает времени и, зачастую, ресурсов, поэтому быстро добраться из точки А в точку Б для предпринимателей не приятно, а просто необходимо. Войдите в AutoML, способный ускорить традиционный процесс разработки и развертывания моделей машинного обучения, что означает более быструю окупаемость для вас и вашей идеи.

Где мне зарегистрироваться, спросите вы?

Не так быстро! Быстрый поиск платформ AutoML откроет множество вариантов, через которые можно пройти. Со всеми этими различными решениями AutoML, некоторые из которых могут похвастаться возможностями без кода или сквозными функциями, как вы можете узнать, с чего начать, что выбрать и что они могут сделать для вас?

Чтобы помочь, вот 3 ведущих поставщика машинного обучения:

  • Датаробот
  • H20
  • Google Cloud AutoML

Если вам нужно более подробное сравнение, у нас есть статья о обработке AI & Analytics Engine и AWS Glue DataBrew».

Задерживать. Что такое AutoML?

Во-первых, что такое AutoML? Проще говоря, решение AutoML автоматизирует часть или все этапы процесса машинного обучения, чтобы вы могли перейти к развертыванию модели. AutoML также ставит галочку в поле доступности, требуя меньше ресурсов для поддержания производительности, что делает его энергоэффективным. Кроме того, AutoML делает процессы экономически эффективными, поскольку для создания и эксплуатации моделей не обязательно требуются квалифицированные специалисты. Мы углубимся в AutoML в этой статье о демократизации науки о данных.

Некоторые решения AutoML хорошо подходят для пользователей с минимальными или базовыми знаниями в области машинного обучения, что позволяет им использовать все возможности машинного обучения без необходимости уметь программировать. Слишком хорошо, чтобы быть правдой? Предположим, вы предприниматель, который хочет внедрить машинное обучение в свой бизнес, чтобы делать прогнозы, рекомендации или собирать информацию. Поиск решения AutoML может помочь вам быстрее достичь своих целей. Даже без специальной команды Data Science. Мы покажем вам, как это сделать.

Конечно, AutoML звучит великолепно. Но что, если я не умею кодировать? Как это будет работать?

AI & Analytics Engine упрощает и ускоряет весь процесс от необработанных данных до развертывания модели. Позвольте нам провести вас через бесшовный процесс:

6 шагов с AI & Analytics Engine, которые помогут вам перейти от необработанных данных к развертыванию модели

Шаг 1. Загрузите свои данные в Engine.

Шаг 2.В отличие от традиционных методов машинного обучения нет необходимости очищать или подготавливать данные вручную. Engine оснащен функцией интеллектуальной подготовки данных, которая предоставляет рекомендации на основе искусственного интеллекта для подготовки ваших данных к машинному обучению. Используйте эту функцию, чтобы создать рецепт действий по очистке и обработке вашего набора данных.

Шаг 3. Как только ваши данные будут готовы к машинному обучению, выберите важные функции, которые вы определили и хотите использовать в качестве входных данных для прогнозирования целевого столбца.

Шаг 4.На основе ваших конфигураций на шаге 3 средство рекомендаций по моделям Engine рекомендует модели машинного обучения для прогнозирования целевого столбца. Лучшая часть? Engine ранжирует эти модели в соответствии с их прогнозируемой производительностью в наборе данных. Поэтому все, что вам нужно сделать, это выбрать модели с наилучшим прогнозом производительности для вашей бизнес-цели и обучить их.

Шаг 5. С помощью простого и удобного пользовательского интерфейса сравните и оцените производительность моделей, чтобы определить те, которые показали наилучшие результаты.

Шаг 6.Выберите нужную модель, и она будет готова к развертыванию одним щелчком мыши. Буквально. У нас есть процесс развертывания в один клик!

Готово!

Самое большое усилие с вашей стороны — убедиться, что вы собрали данные хорошего качества для обучения вашей модели.

Благодаря решению AutoML, такому как AI & Analytics Engine, машинное обучение всегда у вас под рукой. нужно больше информации? У нас есть статья о том, как начать работу с машинным обучением без программирования!

Готовы начать превращать свои данные в прогнозы? Подпишитесь на Двухнедельную бесплатную пробную версию Движка!

Итак, для чего предприниматели могут использовать AutoML?

С помощью решений AutoML предприниматели могут создавать модели машинного обучения для прогнозирования. На кончиках пальцев. Все это в минутах, а не в днях и неделях. Бонус: если вы выберете этот путь, вам не понадобятся специалисты по машинному обучению.

С помощью машинного обучения вы можете создавать все типы продуктов и идей. Возьмем, к примеру, Grape Base, приложение для сочетания еды и вина. Используя машинное обучение, это приложение прогнозирует качество бутылки вина на основе исторических данных и блюда, с которыми оно лучше всего сочетается. Сочетание вина и машинного обучения — гениально!

В сфере контента и языка появились стартапы, использующие язык. Например, Textio Hire использует AI/ML для анализа языка, используемого в объявлениях о вакансиях. Алгоритм компании прогнозирует правильное использование языка и форматирования в объявлениях о вакансиях, что позволяет компаниям находить нужных кандидатов и поощрять большее количество соискателей.

Фирмы HealthTech начинают осознавать скрытую ценность огромных данных, получаемых носимыми фитнес-устройствами. С помощью машинного обучения по таким данным можно делать прогнозы общего состояния здоровья пациентов или предрасположенности к заболеваниям. Приложения для отслеживания месячных — один из распространенных вариантов использования HealthTech. Возьмем, к примеру, Фло. С данными, которые пользователи вводят в приложение, Flo использует искусственный интеллект, чтобы делать расчетные прогнозы цикла месячных и ожидаемых симптомов пользователя.

Все, что вам нужно, это правильные данные. Имея под рукой нужные данные, любой, у кого есть отличная идея, может построить бизнес, основываясь на основах прогнозирования ценности или результата. Возможности безграничны.

Так почему же AutoML является ключевым фактором для предпринимателей, внедряющих инновации с помощью ML?

Доступность по стоимости и низкий барьер знаний

Решения AutoML делают машинное обучение доступным для всех, независимо от их технических знаний. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим предпринимателем, ищущим недорогое решение, или человеком, которому не хватает необходимых технических знаний, вам больше не мешает отсутствие навыков программирования или нехватка ресурсов. AutoML позволяет вам обновлять свой продукт с помощью машинного обучения за небольшую часть затрат, которые потребовались бы для финансирования команды специалистов.

Предприниматель Крис Холл тому подтверждение:

«Для небольшого, молодого стартапа окупаемость инвестиций в AI & Analytics Engine была почти неизмеримой. Engine дает нам эквивалент команды по анализу и разработке данных за небольшую часть стоимости». — Крис Холл, основатель Wine Grounds

У вас есть отличная идея продукта или функция, которую, по вашему мнению, может реализовать машинное обучение?

Инновации в вашем бизнесе с помощью продуктов или функций на основе машинного обучения помогут вам оставаться конкурентоспособными. Благодаря дифференцированным функциям вы можете удовлетворить растущие ожидания клиентской базы, ориентированной на цифровые технологии и зависящей от времени. Нет конца количеству проблем, которые решают стартапы на основе машинного обучения. Так почему бы не присоединиться к инновационным предпринимателям, использующим для этого решения AutoML, такие как AI & Analytics Engine?

Мы хотим помочь! Не уверен, где начать? Обратитесь к нам с вашей бизнес-проблемой, и мы свяжемся с вами, чтобы узнать, как Engine может помочь вам конкретно.

Первоначально опубликовано на https://www.pi.exchange.