چگونه تحقیقات پیش از توسعه نوآوری بعدی خود را انجام دهید

کسب و کار خود را از طریق یادگیری ماشینی خودکار رشد دهید

کسب و کار خود را از طریق یادگیری ماشینی خودکار رشد دهید

 

با انجام فعالیت های روزانه خود به صورت آنلاین، ردپای دیجیتالی بسیار قابل ردیابی را در همه جای اینترنت از خود به جای می گذاریم. عصر دیجیتال، جمع‌آوری حجم زیادی از داده‌ها از مشتریان را برای شرکت‌ها آسان‌تر کرد، بنابراین درک بهتری از نیازهای آنها به دست آورد. علاوه بر تجزیه و تحلیل عمیق رفتار انسان برای درک بهتر نحوه خرید، شرکت‌هایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را اتخاذ می‌کنند، افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها را نیز تجربه می‌کنند.

مدتی است که این حوزه های جدید تحول و نوآوری دیجیتال در محدوده سازمان های بزرگ قرار دارند. قبل از اتوماسیون، فناوری یادگیری ماشین فقط برای آن دسته از سازمان‌های بزرگ با منابع گسترده در دسترس بود. همچنین، هر چه سازمان بزرگتر باشد، حجم بیشتری از داده هایی که باید پردازش شود و از آنها آموخته شود، تولید می شود. این ما را به وضعیتی می‌رساند که در برخی مواقع، سازمان‌های بزرگ به متخصصان داده زیادی نیاز دارندناگفته نماند که مشاغل کوچکتر نیز بخشی از همین تقاضا هستند. اگرچه تقاضا برای متخصصان داده در حال حاضر رو به افزایش است، اما در حال حاضر تعداد آنها به اندازه کافی وجود ندارد و آنهایی که در دسترس هستند باید با فعالیت های زمان بری که می توانند و باید خودکار شوند، سر و کار داشته باشند. به عنوان مثال، تمیز کردن و سازماندهی داده ها حدود 60٪ از کل زمان را می گیرد. آزاردهنده، درست است؟ به همین دلیل است که یادگیری ماشین خودکار (AutoML) یک نوآوری است که قرار است واقعاً تفاوت ایجاد کند و زندگی شما را در حین انجام علم داده آسان‌تر کند.

امروزه اکثر مدل‌های پیش‌بینی به‌صورت سفارشی ساخته می‌شوند و نه تنها زمان زیادی می‌برند، بلکه مستعد خطا هستند و کیفیت آن‌ها بسیار متفاوت است. به همین دلیل است که AutoML نه تنها یک ابزار بهره وری است بلکه تضمین کننده کیفیت است. و جالب ترین بخش این نوآوری، دسترسی بیشتر به علم داده است. اکنون، به لطف اتوماسیون، یادگیری ماشینی می تواند در هر صنعتی برای استفاده از فناوری که قبلاً فقط در اختیار سازمان های بزرگ بود، مورد استفاده قرار گیرد. AutoML به روش‌های یادگیری ماشین سنتی با منابع فشرده پایان می‌دهد. در زمان کمبود متخصصان داده، هدف بهبود بهره وری آنهاست تا بتوانند روی مشکلات پیچیده تر تمرکز کنند. اینجاست که AutoML برای بهبود ROI در ابتکارات علم داده و کاهش زمان لازم برای گرفتن ارزش مفید است.

برای درک اینکه AutoML چیست و چرا یک نوآوری است که تفاوت ایجاد می کند، با نامگذاری مراحل فرآیند یادگیری ماشین که اهداف اصلی اتوماسیون هستند شروع می کنیم :

  • آماده سازی داده ها

انجام آماده‌سازی داده‌های با کیفیت بسیار مهم است، زیرا اگر داده‌ها از دست رفته باشند، الگوریتم نمی‌تواند از آن استفاده کند و اگر نامعتبر باشد، نتایج مدل دقیق یا گمراه‌کننده کمتری ایجاد می‌کند. اتوماسیون این مرحله از فرآیند یادگیری ماشینی به منظور تولید مدل های کاربردی تر و دقیق تر اهمیت دارد.

  • مهندسی ویژگی

مهندسی ویژگی به عنوان یکی از با ارزش ترین تکنیک های علم داده در نظر گرفته می شود زیرا به شما درک عمیق تری از داده ها می دهد. اگرچه این یکی از چالش برانگیزترین است، اتوماسیون در این زمینه به آن قدرت می دهد تا با اجرای کارآمدتر و حذف عوامل خطای انسانی، بینش های ارزشمندتری را به دست آورد.

  • بهینه سازی هایپرپارامتر

همچنین به عنوان تنظیم مدل شناخته می شود، به شما امکان می دهد مدل های خود را سفارشی کنید. AutoML بهبود قابل توجهی را در سطح دقت نتایج و بینش بسیار ارزشمند در مورد داده های شما تضمین می کند. این امر تصمیم گیری موثرترین کسب و کار را تسهیل می کند.

  • انتخاب مدل

اتوماسیون با اجرای همان داده ها از طریق چندین الگوریتم با هایپرپارامترهایی که به طور پیش فرض تنظیم شده اند انجام می شود و تعیین می کند که کدام یک می تواند از داده ها بهتر یاد بگیرد.

 

شرکت ها مشتاق هستند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را برای تقویت رشد با ارائه یک تجربه کلی بهتر برای مشتریان خود اتخاذ کنند . AutoML به ما اجازه می دهد تا پدیده های واقعی را بدون اینکه متخصصان داده ما کارهای خسته کننده ای انجام دهند، درک و تجزیه و تحلیل کنیم، و اینجاست تا میزان خطا را در طول فرآیند به حداقل برسانیم. ما قبلاً شاهد استفاده‌های نوآورانه و عملی از این فناوری بوده‌ایم ، اما مطمئناً موارد بیشتری در راه است. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای مدیران ارشد بسیار ارزشمند است، زیرا به آن‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه کسب‌وکار بر اساس تحلیل‌های زمان واقعی کمک می‌کند.. پس از اینکه ماشین الگوها را شناسایی کرد، سطح C می تواند آنها را تفسیر کند و به ترتیب یک مسیر عمل را توصیه کند. و اکنون، به لطف این نوآوری، ممکن است در زمانی که در حال انجام آن هستید، شاهد پیشرفت در تخصیص منابع باشید.

ما در حال حاضر از موتورهای توصیه استفاده می کنیم و اگرچه ترس از سوء استفاده از داده هایمان وجود دارد، اما بیشتر اوقات برای ما مفید است و زندگی ما را ساده تر می کند. بر اساس ردپای دیجیتالی خود، ما با تبلیغات چیزهایی که واقعاً علاقه مند به خرید آنها هستیم، محصولاتی که با جستجوهای قبلی ما مطابقت دارند و حتی مهمتر از آن، تحت تأثیر قرار گرفته ایم تا آگاهی را افزایش دهیم و در واقع کاری در مورد سلامتی خود انجام دهیم، هدف قرار گرفته ایم. تنها یک سوال برای پرسیدن باقی مانده است – چقدر زود برای هر صنعتی تبدیل به جریان اصلی خواهد شد تا فرآیند تصمیم گیری خود را حول فناوری یادگیری ماشین ساختار دهد؟

بدون نظر

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.