5 vantaggi per le aziende che utilizzano il machine learning automatizzato

Esistono numerosi potenziali vantaggi se stai pensando di utilizzare il machine learning automatizzato (AutoML) per la tua azienda. Molti leader considerano inoltre AutoML un'opzione per abbattere le barriere che altrimenti renderebbero difficile o impossibile l'implementazione del machine learning. 

1. Può ridurre i tempi

Uno dei motivi per cui le persone trovano le piattaforme e gli strumenti AutoML così interessanti è che eliminano alcuni dei passaggi che richiedono più tempo. Ad esempio, puoi saltare etichettare i tuoi dati e costruire un modello predittivo perché AutoML lo farà per te.

Ciò ti consente di dedicare più tempo all'utilizzo dell'apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali invece di rimanere coinvolto nella logistica. Ciò può essere particolarmente utile se sei interessato ma hai solo un piccolo team o altri limiti di risorse. Un vantaggio correlato è che il tempo più breve necessario per sviluppare modelli di machine learning ti consente di crearne più di quanto pianificato in precedenza. 

Anche così, è bene avere un'idea chiara di ciò che inizialmente ha suscitato il tuo interesse per l'apprendimento automatico. Quali sfide aziendali vuoi risolvere utilizzandolo? In che modo potrebbe aiutarti a migliorare le operazioni e ottenere informazioni dettagliate? 

"L'apprendimento automatico della macchina può essere un notevole risparmio di tempo, consentendo di ignorare molti passaggi di creazione del modello" 

2. Non richiede un'ampia competenza tecnica

Le persone sono anche entusiaste del potenziale di AutoML perché consente alle aziende di utilizzare l'apprendimento automatico senza necessariamente assumere prima scienziati di dati. Un sondaggio del 2022 ha evidenziato alcuni degli impatti della persistente carenza di talenti nel settore della scienza dei dati.

Nello studio, il 64% degli intervistati ha classificato il bisogno di reclutare e formare talento tecnico come loro principale preoccupazione. Un altro 56% degli intervistati ritiene che il talento e l'organico insufficienti siano alcuni dei problemi principali che limitano l'adozione della scienza dei dati a livello aziendale. 

Molte AutoML sono opzioni a basso e senza codice, che aprono possibilità per gli utenti senza un forte background tecnico. Non sorprende che alcune persone affermino che AutoML potrebbe essere un punto di svolta perché democratizza l'apprendimento automatico. La piattaforma AutoML Virtual Data Scientist di Profet AI consente alle persone di farlo costruire modelli predittivi con solo di base conoscenza dell'apprendimento automatico. 

3. Riduce al minimo lo sforzo manuale e aumenta la fiducia

La codifica manuale dei modelli di apprendimento automatico è una sfida, anche per le persone più coscienziose. Fare questo a mano aumenta la possibilità di errori e i dipendenti rischiano di non rispettare le scadenze per i loro progetti di apprendimento automatico o di non riuscire a individuare i problemi di funzionalità. 

AutoML non elimina il potenziale di errore, ma riduce la minaccia liberando le persone da compiti orientati ai dettagli che potrebbero portare a costosi errori. Portare l'automazione nella creazione di modelli di machine learning può anche favorire la fiducia nel risultato. 

La tecnologia aiuta le persone automatizzare molti dei loro controlli, rendendo le imprese più resilienti. Ad esempio, molte banche utilizzano l'apprendimento automatico per rilevare transazioni fraudolente. Tale meccanismo di controllo protegge i consumatori e le loro istituzioni bancarie. Tuttavia, le persone saranno più sicure nell'utilizzo dell'apprendimento automatico se ritengono che sia affidabile e privo di errori. AutoML aumenta le possibilità che i modelli abbiano queste caratteristiche. 

“I rappresentanti delle aziende di oggi sono molto preoccupati per le sfide del reclutamento di talenti nel campo della scienza dei dati. AutoML può alleviarne alcuni rendendo più gestibile la produzione dei modelli.” 

4. Accelera il rapporto Time-to-Value

I leader aziendali vogliono comprensibilmente sapere quanto tempo ci vorrà perché i loro investimenti nel machine learning si ripaghino in modo significativo. Non esiste una risposta universale, ma le persone che utilizzano AutoML possono prevedere che accelererà il tempo necessario per vedere il valore misurabile. 

Uno dei motivi è che porta una maggiore standardizzazione al processo di creazione del modello. Una volta che le persone hanno capito cosa funziona, possono replicarlo su altri progetti. Molte persone che creano modelli di machine learning hanno spesso bisogno di aiuto per determinare quando sono sufficientemente precisi per passare alla fase di produzione. Gli strumenti AutoML possono gestire questo passaggio, rimuovendo alcune delle congetture che potrebbero altrimenti ostacolare la distribuzione. 

I dirigenti spesso esitano a investire in nuove tecnologie perché temono di aspettare anni per vedere i risultati. Tuttavia, AutoML aiuta le persone ad abbracciare l'apprendimento automatico senza tutti gli aspetti che possono causare colli di bottiglia del progetto. 

5. Migliora i flussi di lavoro 

Prima che il machine learning automatizzato fosse disponibile, i data scientist potevano impiegare ore per costruire i loro modelli. Ora, loro servono solo 15 minuti per ottenere risultati comparabili. Non è sempre possibile per una singola persona dedicare ore a una singola attività, anche se è importante quanto la creazione di un modello di machine learning. 

Oltre alla produttività complessiva migliorata per lo sviluppo, i flussi di lavoro più efficienti associati ad AutoML consentono alle persone di più aree dell'azienda di essere coinvolte e fornire feedback sulla creazione e l'utilizzo del modello.

Invece che l'apprendimento automatico sia una preoccupazione per un singolo reparto o team, tutti possono svolgere un ruolo fondamentale nel modo in cui la tecnologia influisce su un'organizzazione. Ottenere feedback dagli altri consente di evitare le insidie ​​e costruire modelli che hanno maggiori probabilità di ottenere i risultati attesi. 

"AutoML evita di dover codificare manualmente i modelli di machine learning, il che può renderli più affidabili e aumentare la fiducia delle persone in essi." 

Ciò non significa che tutti i modelli AutoML funzioneranno perfettamente al primo tentativo. Tuttavia, gli elementi automatizzati del processo di costruzione del modello aiutano le persone a dedicare più tempo e altre risorse alle idee generali che contano di più.

Sei pronto per utilizzare l'apprendimento automatico automatico?

AutoML potrebbe non essere una soluzione che la tua azienda distribuisce immediatamente, e va bene. Tuttavia, questi cinque vantaggi mostrano perché più aziende lo utilizzano e ottengono risultati eccellenti.

Inoltre, leggi Come utilizzare l'apprendimento automatico per l'e-commerce

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• Fonte: https://www.aiiottalk.com/businesses-automated-machine-learning/