5 fordele for virksomheder, der bruger automatiseret maskinlæring

Der er adskillige potentielle fordele, hvis du overvejer at bruge automatiseret maskinlæring (AutoML) til din virksomhed. Mange ledere betragter også AutoML som en mulighed for at nedbryde barrierer, der ellers ville gøre det vanskeligt eller umuligt at implementere maskinlæring. 

1. Det kan reducere tidsrammer

En af grundene til, at folk finder AutoML-platforme og -værktøjer så tiltalende, er, at de eliminerer nogle af de mest tidskrævende trin. Du kan for eksempel springe over mærkning af dine data og bygning en forudsigelig model, fordi AutoML vil gøre det for dig.

Dette giver dig mulighed for at bruge mere tid på at bruge maskinlæring til at løse forretningsproblemer i stedet for at blive fanget i logistik. Det kan især være nyttigt, hvis du er interesseret, men kun har et lille team eller andre ressourcebegrænsninger. En relateret fordel er, at den kortere tid, det tager at udvikle maskinlæringsmodeller, giver dig mulighed for at skabe flere af dem end tidligere planlagt. 

Alligevel er det godt at have en klar idé om, hvad der oprindeligt satte gang i din interesse for maskinlæring. Hvilke forretningsmæssige udfordringer vil du løse ved at bruge det? Hvordan kunne det hjælpe dig med at forbedre driften og få indsigt? 

"Automatisk maskinlæring kan være en betydelig tidsbesparelse, så du kan omgå mange trin i modeloprettelse" 

2. Det kræver ikke omfattende teknisk ekspertise

Folk er også begejstrede for AutoMLs potentiale, fordi det giver virksomheder mulighed for at bruge maskinlæring uden nødvendigvis at ansætte dataforskere først. En undersøgelse fra 2022 fremhævede nogle af virkningerne af den vedvarende talentmangel inden for datavidenskabssektoren.

I undersøgelsen rangerede 64 % af de adspurgte behov for at rekruttere og uddanne teknisk talent som deres største bekymring. Yderligere 56 % af de adspurgte mente, at utilstrækkeligt talent og personale er nogle af de vigtigste problemer, der begrænser anvendelsen af ​​datavidenskab på virksomhedsniveau. 

Mange AutoML er valgmuligheder med lav og ingen kode, hvilket åbner muligheder for brugere uden stærk teknisk baggrund. Det er ingen overraskelse, at nogle mennesker siger, at AutoML kunne være en game-changer, fordi det demokratiserer maskinlæring. Profet AI's AutoML Virtual Data Scientist Platform giver folk mulighed for bygge prædiktive modeller med kun grundlæggende viden om maskinlæring. 

3. Det minimerer den manuelle indsats og øger tilliden

Håndkodning af maskinlæringsmodeller er udfordrende, selv for de mest samvittighedsfulde mennesker. Hvis du gør dette i hånden, øges risikoen for fejl, og medarbejderne risikerer at gå glip af deadlines for deres maskinlæringsprojekter eller ikke opdage funktionalitetsproblemer. 

AutoML eliminerer ikke fejlpotentiale, men det sænker truslen ved at frigøre folk fra detaljeorienterede opgaver, der kan føre til dyre fejl. At bringe automatisering til skabelse af maskinlæringsmodeller kan også fremme tillid til resultatet. 

Teknologi hjælper mennesker automatisere mange af deres kontroller, hvilket gør virksomhederne mere robuste. For eksempel bruger mange banker maskinlæring til at opdage svigagtige transaktioner. Denne kontrolmekanisme beskytter forbrugerne og deres pengeinstitutter. Men folk vil være mest sikre på at bruge maskinlæring, hvis de tror, ​​det er pålideligt og fejlfrit. AutoML øger chancerne for, at modeller har disse egenskaber. 

”Dagens erhvervsrepræsentanter er meget bekymrede over udfordringerne ved at rekruttere datavidenskabstalenter. AutoML kan afhjælpe nogle af dem ved at gøre modelproduktionen mere overskuelig." 

4. Det fremskynder tids-til-værdi-forholdet

Virksomhedsledere ønsker forståeligt nok at vide, hvor lang tid det vil tage for deres maskinlæringsinvesteringer at betale sig på meningsfulde måder. Der er ikke noget universelt svar, men folk, der bruger AutoML, kan forudse, at det vil fremskynde den tid, der kræves for at se den målbare værdi. 

En af grundene er, at det bringer mere standardisering til modeloprettelsesprocessen. Når folk har fundet ud af, hvad der virker, kan de kopiere det på tværs af andre projekter. Mange enkeltpersoner, der bygger maskinlæringsmodeller, har ofte brug for hjælp til at bestemme, hvornår de er nøjagtige nok til at gå ind i produktionsfasen. AutoML-værktøjer kan håndtere det trin og fjerne noget af det gætværk, der ellers kunne kvæle implementeringen. 

Ledere afviser ofte med at investere i nye teknologier, fordi de er bekymrede for at vente i årevis på at se resultaterne. Men AutoML hjælper folk med at omfavne maskinlæring uden alle de aspekter, der kan forårsage flaskehalse i projektet. 

5. Det forbedrer arbejdsgange 

Før automatiseret maskinlæring var tilgængelig, kunne det tage dataforskere timer at bygge deres modeller. Nu, de behøver kun 15 minutter for at få sammenlignelige resultater. Det er ikke altid muligt for en enkelt person at bruge timer på en enkelt opgave, selvom det er lige så vigtigt som at bygge en maskinlæringsmodel. 

Ud over den overordnede forbedrede produktivitet til udvikling giver de mere effektive arbejdsgange forbundet med AutoML folk fra flere områder af virksomheden mulighed for at blive involveret og give feedback om modeloprettelse og -brug.

I stedet for at maskinlæring er et problem for en enkelt afdeling eller team, kan alle spille en afgørende rolle i, hvordan teknologi påvirker en organisation. At få feedback fra andre gør det muligt at undgå faldgruber og bygge modeller, der med størst sandsynlighed vil opnå de forventede resultater. 

"AutoML forhindrer, at man skal håndkode maskinlæringsmodeller, hvilket kan gøre dem mere pålidelige og øge folks tillid til dem." 

Det betyder ikke, at alle AutoML-modeller vil fungere perfekt i første forsøg. Men de automatiserede elementer i modelbygningsprocessen hjælper folk med at bruge mere tid og andre ressourcer på de store idéer, der betyder mest.

Er du klar til at bruge Automated Machine Learning?

AutoML er muligvis ikke en løsning, som din virksomhed implementerer med det samme, og det er OK. Disse fem fordele viser dog, hvorfor flere virksomheder bruger det og får fremragende resultater.

Læs også Sådan bruges Machine Learning til e-handel

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.aiiottalk.com/businesses-automated-machine-learning/