5 Manfaat Bagi Bisnis Menggunakan Automated Machine Learning

Ada banyak manfaat potensial jika Anda mempertimbangkan untuk menggunakan pembelajaran mesin otomatis (AutoML) untuk bisnis Anda. Banyak pemimpin juga menganggap AutoML sebagai opsi untuk mendobrak hambatan yang akan mempersulit atau tidak mungkin menerapkan pembelajaran mesin. 

1. Dapat Mengurangi Kerangka Waktu

Salah satu alasan mengapa platform dan alat AutoML begitu menarik adalah karena mereka menghilangkan beberapa langkah yang paling memakan waktu. Misalnya, Anda dapat melewati melabeli data dan bangunan Anda model prediktif karena AutoML akan melakukannya untuk Anda.

Ini memungkinkan Anda menghabiskan lebih banyak waktu menggunakan pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah bisnis alih-alih terjebak dalam logistik. Itu bisa sangat berguna jika Anda tertarik tetapi hanya memiliki tim kecil atau keterbatasan sumber daya lainnya. Manfaat terkait adalah waktu yang lebih singkat yang diperlukan untuk mengembangkan model pembelajaran mesin memungkinkan Anda membuatnya lebih banyak dari yang direncanakan sebelumnya. 

Meski begitu, ada baiknya untuk memiliki gagasan yang jelas tentang apa yang awalnya memicu minat Anda pada pembelajaran mesin. Tantangan bisnis apa yang ingin Anda selesaikan dengan menggunakannya? Bagaimana itu bisa membantu Anda meningkatkan operasi dan mendapatkan wawasan? 

“Pembelajaran mesin otomatis dapat menjadi penghemat waktu yang signifikan, memungkinkan Anda melewati banyak langkah pembuatan model” 

2. Tidak Membutuhkan Keahlian Teknis Yang Luas

Orang-orang juga senang dengan potensi AutoML karena memungkinkan perusahaan menggunakan pembelajaran mesin tanpa harus mempekerjakan ilmuwan data terlebih dahulu. Survei tahun 2022 menyoroti beberapa dampak dari kekurangan bakat yang terus-menerus dalam sektor ilmu data.

Dalam studi tersebut, 64% responden memeringkat perlu merekrut dan melatih bakat teknis sebagai perhatian utama mereka. 56% lainnya dari mereka yang disurvei percaya bahwa bakat dan jumlah karyawan yang tidak mencukupi adalah beberapa masalah utama yang membatasi adopsi ilmu data tingkat perusahaan. 

Banyak AutoML adalah opsi rendah dan tanpa kode, membuka kemungkinan bagi pengguna tanpa latar belakang teknis yang kuat. Tidak mengherankan jika beberapa orang mengatakan AutoML bisa menjadi pengubah permainan karena mendemokratisasi pembelajaran mesin. Platform Ilmuwan Data Virtual AutoML Profet AI memungkinkan orang untuk membangun model prediktif hanya dengan dasar pengetahuan pembelajaran mesin. 

3. Meminimalkan Upaya Manual dan Meningkatkan Kepercayaan

Model pembelajaran mesin pengkodean tangan itu menantang, bahkan untuk orang yang paling teliti sekalipun. Melakukan ini secara manual meningkatkan kemungkinan kesalahan, dan karyawan berisiko melewatkan tenggat waktu untuk proyek pembelajaran mesin mereka atau gagal menemukan masalah fungsionalitas. 

AutoML tidak menghilangkan potensi kesalahan, tetapi menurunkan ancaman dengan membebaskan orang dari tugas berorientasi detail yang dapat menyebabkan kesalahan yang merugikan. Membawa otomatisasi ke pembuatan model pembelajaran mesin juga dapat menumbuhkan kepercayaan pada hasilnya. 

Teknologi membantu orang mengotomatiskan banyak kontrol mereka, membuat bisnis lebih tangguh. Misalnya, banyak bank menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi transaksi penipuan. Mekanisme kontrol tersebut melindungi konsumen dan lembaga perbankannya. Namun, orang-orang akan sangat percaya diri dalam menggunakan pembelajaran mesin jika mereka yakin itu dapat diandalkan dan bebas dari kesalahan. AutoML meningkatkan kemungkinan model memiliki karakteristik tersebut. 

“Perwakilan bisnis saat ini sangat peduli dengan tantangan dalam merekrut talenta sains data. AutoML dapat mengurangi beberapa di antaranya dengan membuat produksi model lebih mudah dikelola.” 

4. Mempercepat Rasio Waktu terhadap Nilai

Dapat dipahami bahwa para pemimpin perusahaan ingin mengetahui berapa lama waktu yang diperlukan agar investasi pembelajaran mesin mereka terbayar dengan cara yang berarti. Tidak ada jawaban universal, tetapi orang yang menggunakan AutoML dapat mengantisipasi bahwa AutoML akan mempercepat waktu yang diperlukan untuk melihat nilai terukur. 

Salah satu alasannya adalah membawa lebih banyak standarisasi ke proses pembuatan model. Begitu orang mengetahui apa yang berhasil, mereka dapat mereplikasinya di proyek lain. Banyak orang yang membuat model pembelajaran mesin sering membutuhkan bantuan untuk menentukan kapan model tersebut cukup akurat untuk beralih ke fase produksi. Alat AutoML dapat menangani langkah tersebut, menghilangkan beberapa dugaan yang dapat menghambat penerapan. 

Para eksekutif sering menolak berinvestasi dalam teknologi baru karena mereka khawatir menunggu bertahun-tahun untuk melihat hasilnya. Namun, AutoML membantu orang menerapkan pembelajaran mesin tanpa semua aspek yang dapat menyebabkan kemacetan proyek. 

5. Ini Meningkatkan Alur Kerja 

Sebelum pembelajaran mesin otomatis tersedia, ilmuwan data membutuhkan waktu berjam-jam untuk membangun model mereka. Sekarang mereka hanya membutuhkan waktu 15 menit untuk mendapatkan hasil yang sebanding. Tidak selalu layak bagi satu orang untuk menghabiskan waktu berjam-jam untuk satu tugas, meskipun itu sama pentingnya dengan membangun model pembelajaran mesin. 

Selain produktivitas yang ditingkatkan secara keseluruhan untuk pengembangan, alur kerja yang lebih efisien terkait dengan AutoML memungkinkan orang dari lebih banyak area bisnis untuk terlibat dan memberikan umpan balik tentang pembuatan dan penggunaan model.

Alih-alih pembelajaran mesin menjadi perhatian satu departemen atau tim, setiap orang dapat memainkan peran penting dalam bagaimana teknologi memengaruhi organisasi. Mendapatkan umpan balik dari orang lain memungkinkan menghindari jebakan dan membangun model yang paling mungkin untuk mencapai hasil yang diharapkan. 

“AutoML mencegah model pembelajaran mesin yang harus dikodekan secara manual, yang dapat membuatnya lebih andal dan meningkatkan kepercayaan orang terhadapnya.” 

Itu tidak berarti semua model AutoML akan bekerja dengan sempurna pada percobaan pertama. Namun, elemen otomatis dari proses pembuatan model membantu orang menghabiskan lebih banyak waktu dan sumber daya lainnya untuk ide gambaran besar yang paling penting.

Apakah Anda Siap Menggunakan Pembelajaran Mesin Otomatis?

AutoML mungkin bukan solusi yang segera diterapkan oleh perusahaan Anda, dan itu tidak masalah. Namun, kelima manfaat ini menunjukkan mengapa semakin banyak perusahaan yang menggunakannya dan mendapatkan hasil yang sangat baik.

Baca juga Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk E-niaga

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.aiiottalk.com/businesses-automated-machine-learning/