5 مزیت برای کسب و کارها با استفاده از یادگیری ماشین خودکار

اگر به فکر استفاده از یادگیری ماشین خودکار (AutoML) برای کسب و کار خود هستید، مزایای بالقوه متعددی وجود دارد. بسیاری از رهبران همچنین AutoML را گزینه ای برای از بین بردن موانع می دانند که در غیر این صورت استقرار یادگیری ماشین را دشوار یا غیرممکن می کند. 

1. می تواند فریم های زمانی را کاهش دهد

یکی از دلایلی که افراد پلتفرم‌ها و ابزارهای AutoML را بسیار جذاب می‌دانند این است که برخی از زمان‌برترین مراحل را حذف می‌کنند. به عنوان مثال، می توانید رد شوید برچسب زدن به داده ها و ساختمان شما یک مدل پیش بینی کننده زیرا AutoML این کار را برای شما انجام خواهد داد.

این به شما این امکان را می دهد که به جای گرفتار شدن در تدارکات، زمان بیشتری را صرف استفاده از یادگیری ماشینی برای حل مشکلات تجاری کنید. این می تواند به ویژه مفید باشد اگر شما علاقه مند هستید اما فقط یک تیم کوچک یا سایر محدودیت های منابع دارید. یک مزیت مرتبط این است که زمان کوتاه‌تر مورد نیاز برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی به شما این امکان را می‌دهد که تعداد بیشتری از آنها را نسبت به برنامه‌ریزی قبلی ایجاد کنید. 

با این حال، خوب است که ایده روشنی از آنچه در ابتدا باعث علاقه شما به یادگیری ماشینی شد، داشته باشید. چه چالش های تجاری را می خواهید با استفاده از آن حل کنید؟ چگونه می تواند به شما در بهبود عملیات و کسب بینش کمک کند؟ 

"یادگیری ماشین خودکار می تواند صرفه جویی قابل توجهی در زمان داشته باشد و به شما امکان می دهد از بسیاری از مراحل ایجاد مدل عبور کنید." 

2. به تخصص فنی گسترده نیاز ندارد

مردم همچنین درباره پتانسیل AutoML هیجان‌زده هستند، زیرا به شرکت‌ها اجازه می‌دهد از یادگیری ماشینی استفاده کنند بدون اینکه لزوماً ابتدا دانشمندان داده را استخدام کنند. یک نظرسنجی در سال 2022 برخی از تأثیرات کمبود مستمر استعداد در بخش علم داده را برجسته کرد.

در این مطالعه، 64 درصد از پاسخ دهندگان رتبه بندی کردند نیاز به جذب نیرو و آموزش استعداد فنی به عنوان دغدغه اصلی آنها. 56 درصد دیگر از شرکت‌کنندگان در نظرسنجی معتقد بودند که استعداد و تعداد ناکافی نیروی انسانی برخی از مسائل اصلی است که پذیرش علم داده در سطح سازمانی را محدود می‌کند. 

بسیاری از AutoML گزینه‌های کم و بدون کد هستند و امکاناتی را برای کاربران بدون پیش‌زمینه فنی قوی باز می‌کنند. تعجب آور نیست که برخی افراد می گویند AutoML می تواند بازی را تغییر دهد زیرا یادگیری ماشین را دموکراتیک می کند. پلتفرم دانشمند داده مجازی AutoML Profet AI به افراد این امکان را می دهد مدل‌های پیش‌بینی را فقط با پایه بسازید دانش یادگیری ماشین 

3. تلاش دستی را به حداقل می رساند و اعتماد را افزایش می دهد

کدگذاری دستی مدل‌های یادگیری ماشینی چالش برانگیز است، حتی برای با وجدان‌ترین افراد. انجام این کار به صورت دستی احتمال خطاها را افزایش می دهد و کارمندان در معرض خطر از دست دادن ضرب الاجل پروژه های یادگیری ماشینی خود یا ناتوانی در تشخیص مشکلات عملکردی هستند. 

AutoML پتانسیل خطا را از بین نمی برد، اما با آزاد کردن افراد از وظایف مبتنی بر جزئیات که می تواند منجر به اشتباهات پرهزینه شود، خطر را کاهش می دهد. آوردن اتوماسیون به ایجاد مدل یادگیری ماشینی نیز می تواند اعتماد به نتیجه را تقویت کند. 

فناوری به مردم کمک می کند بسیاری از کنترل های خود را خودکار کنید، کسب و کارها را انعطاف پذیرتر می کند. به عنوان مثال، بسیاری از بانک ها از یادگیری ماشینی برای شناسایی تراکنش های جعلی استفاده می کنند. این مکانیسم کنترلی از مصرف کنندگان و موسسات بانکی آنها محافظت می کند. با این حال، اگر افراد باور داشته باشند که یادگیری ماشینی قابل اعتماد و بدون خطا است، در استفاده از یادگیری ماشین اطمینان بیشتری خواهند داشت. AutoML شانس داشتن این ویژگی ها را در مدل ها افزایش می دهد. 

نمایندگان کسب و کار امروزی به شدت نگران چالش های استخدام استعدادهای علم داده هستند. AutoML می تواند برخی از آنها را با مدیریت بیشتر تولید مدل کاهش دهد. 

4. نسبت زمان به ارزش را تسریع می کند

رهبران شرکت به طور قابل درک می‌خواهند بدانند چه مدت طول می‌کشد تا سرمایه‌گذاری‌های یادگیری ماشینی آن‌ها به روش‌های معنی‌داری به نتیجه برسد. هیچ پاسخ جهانی وجود ندارد، اما افرادی که از AutoML استفاده می‌کنند می‌توانند پیش‌بینی کنند که زمان مورد نیاز برای دیدن مقدار قابل اندازه‌گیری را تسریع می‌کند. 

یکی از دلایل این است که استانداردسازی بیشتری را برای فرآیند ایجاد مدل به ارمغان می آورد. هنگامی که مردم متوجه شدند چه چیزی کار می کند، می توانند آن را در پروژه های دیگر تکرار کنند. بسیاری از افرادی که مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌سازند، اغلب به کمک نیاز دارند تا تعیین کنند چه زمانی دقیق هستند تا وارد فاز تولید شوند. ابزارهای AutoML می‌توانند این مرحله را انجام دهند و برخی از حدس‌ها را که در غیر این صورت می‌توانند استقرار را خفه کنند، حذف می‌کنند. 

مدیران اغلب از سرمایه گذاری در فناوری های جدید خودداری می کنند زیرا نگران سال ها انتظار برای دیدن نتایج هستند. با این حال، AutoML به مردم کمک می‌کند تا بدون همه جنبه‌هایی که می‌تواند باعث تنگناهای پروژه شود، از یادگیری ماشین استقبال کنند. 

5. گردش کار را افزایش می دهد 

قبل از اینکه یادگیری ماشینی خودکار در دسترس باشد، ساخت مدل‌های دانشمندان داده ساعت‌ها طول می‌کشد. در حال حاضر، آنها فقط 15 دقیقه زمان نیاز دارد برای به دست آوردن نتایج قابل مقایسه همیشه برای یک فرد امکان پذیر نیست که ساعت ها را صرف یک کار واحد کند، حتی اگر کاری به اندازه ساختن یک مدل یادگیری ماشینی مهم باشد. 

علاوه بر بهره وری کلی بهبود یافته برای توسعه، گردش کار کارآمدتر مرتبط با AutoML به افراد از مناطق بیشتری از کسب و کار اجازه می دهد تا درگیر شوند و درباره ایجاد و استفاده از مدل بازخورد ارائه دهند.

به جای اینکه یادگیری ماشین دغدغه یک بخش یا تیم واحد باشد، همه می‌توانند نقشی حیاتی در نحوه تأثیرگذاری فناوری بر سازمان ایفا کنند. دریافت بازخورد از دیگران باعث می‌شود که از دام‌ها دور شوید و مدل‌هایی بسازید که به احتمال زیاد به نتایج مورد انتظار دست می‌یابند. 

AutoML از کدگذاری دستی مدل‌های یادگیری ماشینی جلوگیری می‌کند، که می‌تواند آنها را قابل اعتمادتر کند و اعتماد مردم را به آنها افزایش دهد. 

این بدان معنا نیست که همه مدل‌های AutoML در اولین تلاش کاملاً کار خواهند کرد. با این حال، عناصر خودکار فرآیند ساخت مدل به افراد کمک می‌کند تا زمان و منابع دیگر را صرف ایده‌های تصویر بزرگ کنند که بیشترین اهمیت را دارند.

آیا آماده استفاده از یادگیری ماشین خودکار هستید؟

AutoML ممکن است راه حلی نباشد که شرکت شما فوراً آن را به کار می گیرد، و این اشکالی ندارد. با این حال، این پنج مزیت نشان می دهد که چرا شرکت های بیشتری از آن استفاده می کنند و نتایج عالی کسب می کنند.

همچنین ، بخوانید نحوه استفاده از یادگیری ماشینی برای تجارت الکترونیک

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.aiiottalk.com/businesses-automated-machine-learning/