5 előny az automatizált gépi tanulást használó vállalkozások számára

Számos lehetséges előnnyel járhat, ha az automatizált gépi tanulás (AutoML) alkalmazásán gondolkodik vállalkozása számára. Sok vezető az AutoML-t egy olyan lehetőségnek is tartja, amellyel le lehet bontani azokat az akadályokat, amelyek egyébként megnehezítenék vagy lehetetlenné tennék a gépi tanulás bevezetését. 

1. Lecsökkentheti az időkereteket

Az egyik ok, amiért az emberek annyira vonzónak találják az AutoML platformokat és eszközöket, az az, hogy kiküszöbölnek néhány legidőigényesebb lépést. Például kihagyhatja az adatok és az épület címkézése egy prediktív modell, mert az AutoML megteszi helyetted.

Ez lehetővé teszi, hogy több időt tölthessen gépi tanulással az üzleti problémák megoldására, ahelyett, hogy a logisztikával foglalkozna. Ez különösen akkor lehet hasznos, ha érdekel, de csak kis csapattal vagy egyéb erőforrás-korlátokkal rendelkezik. Ehhez kapcsolódó előny, hogy a gépi tanulási modellek kifejlesztéséhez szükséges rövidebb idő lehetővé teszi, hogy a korábban tervezettnél többet készítsen belőlük. 

Ennek ellenére jó, ha világos elképzelése van arról, hogy mi váltotta ki kezdetben érdeklődését a gépi tanulás iránt. Milyen üzleti kihívásokat szeretne megoldani használatával? Hogyan segítheti a működés javítását és a betekintést? 

„Az automatizált gépi tanulás jelentős időt takaríthat meg, lehetővé téve a modellalkotás számos lépésének megkerülését” 

2. Nem igényel kiterjedt műszaki szakértelmet

Az embereket az AutoML-ben rejlő lehetőségek is izgatják, mert lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gépi tanulást alkalmazzanak anélkül, hogy először adattudósokat alkalmaznának. Egy 2022-es felmérés rámutatott az adattudományi szektorban tapasztalható tartós tehetséghiány néhány hatására.

A vizsgálatban a válaszadók 64%-a rangsorolta a toborozni és kiképezni kell a technikai tehetség a legfőbb gondjuk. A megkérdezettek további 56%-a úgy gondolta, hogy a tehetség és a létszám elégtelensége a fő probléma, amely korlátozza a vállalati szintű adattudományok alkalmazását. 

Sok AutoML alacsony és kód nélküli opció, amely lehetőségeket nyit meg erős technikai háttérrel nem rendelkező felhasználók számára. Nem meglepő, hogy egyesek szerint az AutoML megváltoztathatja a játékot, mert demokratizálja a gépi tanulást. A Profet AI AutoML Virtual Data Scientist Platformja lehetővé teszi az emberek számára csak alapszintű prediktív modelleket készít gépi tanulási ismeretek. 

3. Minimalizálja a kézi erőfeszítést és növeli a bizalmat

A gépi tanulási modellek kézi kódolása még a leglelkiismeretesebb emberek számára is kihívást jelent. Ha ezt kézzel hajtja végre, megnő a hibalehetőség, és az alkalmazottak annak a kockázatának a kockázata, hogy elmulasztják a gépi tanulási projektjeik határidejét, vagy nem észlelik a funkcionalitási problémákat. 

Az AutoML nem szünteti meg a hibalehetőséget, de csökkenti a veszélyt azáltal, hogy megszabadítja az embereket a részletorientált feladatoktól, amelyek költséges hibákhoz vezethetnek. Az automatizálás a gépi tanulási modell létrehozásában is növelheti az eredménybe vetett bizalmat. 

A technológia segíti az embereket automatizálják számos vezérlésüket, rugalmasabbá téve a vállalkozásokat. Például sok bank gépi tanulást használ a csalárd tranzakciók észlelésére. Ez az ellenőrzési mechanizmus védi a fogyasztókat és banki intézményeiket. Az emberek azonban a legbiztosabbak a gépi tanulás használatában, ha azt hiszik, hogy megbízható és hibamentes. Az AutoML növeli annak esélyét, hogy a modellek rendelkeznek ezekkel a jellemzőkkel. 

„A mai üzleti élet képviselőit nagyon aggasztják az adattudományi tehetségek toborzásával kapcsolatos kihívások. Az AutoML enyhítheti ezek egy részét azáltal, hogy kezelhetőbbé teszi a modellgyártást.” 

4. Felgyorsítja az idő-érték arányt

A vállalatvezetők érthető módon szeretnék tudni, mennyi időbe telik, hogy gépi tanulási befektetéseik értelmes módon megtérüljenek. Nincs általános válasz, de az AutoML-t használók arra számíthatnak, hogy az felgyorsítja a mérhető érték megtekintéséhez szükséges időt. 

Ennek egyik oka az, hogy több szabványosítást hoz a modellalkotási folyamatba. Miután az emberek rájönnek, mi működik, megismételhetik más projektekben. Sok gépi tanulási modellt építő személynek gyakran segítségre van szüksége annak meghatározásához, hogy azok mikor elég pontosak ahhoz, hogy a gyártási fázisba lépjenek. Az AutoML-eszközök képesek kezelni ezt a lépést, kiküszöbölve azokat a találgatásokat, amelyek egyébként elfojthatnák a telepítést. 

A vezetők gyakran elutasítják az új technológiákba való befektetést, mert attól tartanak, hogy éveket kell várniuk az eredményekre. Az AutoML azonban segít az embereknek a gépi tanulás elfogadásában minden olyan szempont nélkül, amely a projekt szűk keresztmetszetét okozhatja. 

5. Javítja a munkafolyamatokat 

Mielőtt az automatizált gépi tanulás elérhető lett volna, az adattudósoknak órákba telhet a modelljeik elkészítése. Most ők csak 15 percre van szüksége hogy összehasonlítható eredményeket kapjunk. Nem mindig lehetséges, hogy egyetlen személy órákat töltsön egyetlen feladattal, még akkor sem, ha ez olyan fontos, mint egy gépi tanulási modell felépítése. 

Az általánosan megnövekedett fejlesztési termelékenység mellett az AutoML-hez kapcsolódó hatékonyabb munkafolyamatok lehetővé teszik, hogy az üzlet több területéről származó emberek is bekapcsolódjanak, és visszajelzést adjanak a modell létrehozásáról és használatáról.

Ahelyett, hogy a gépi tanulás egyetlen részleget vagy csapatot érintene, mindenki létfontosságú szerepet játszhat abban, hogy a technológia hogyan hat egy szervezetre. A másoktól kapott visszajelzések lehetővé teszik, hogy elkerüljük a buktatókat, és olyan modelleket építsünk, amelyek a legnagyobb valószínűséggel érik el a várt eredményeket. 

"Az AutoML megakadályozza a gépi tanulási modellek kézi kódolását, ami megbízhatóbbá teheti őket, és növelheti az emberek bizalmát bennük." 

Ez nem jelenti azt, hogy az összes AutoML modell tökéletesen működni fog az első próbálkozásra. A modellépítési folyamat automatizált elemei azonban segítenek az embereknek több időt és egyéb erőforrásokat fordítani a legfontosabb ötletekre.

Készen áll az automatizált gépi tanulás használatára?

Előfordulhat, hogy az AutoML nem olyan megoldás, amelyet a vállalat azonnal telepít, és ez rendben van. Ez az öt előny azonban megmutatja, miért használja több vállalat, és miért ér el kiváló eredményeket.

Is, Olvassa el A gépi tanulás használata e-kereskedelemben

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.aiiottalk.com/businesses-automated-machine-learning/