DataRobot: פלטפורמת למידה אוטומטית של מכונות ארגוניות

למידת מכונה DataRobot

לפני שנים נאלצתי לבצע ניתוח פיננסי עצום עבור החברה שלי כדי לחזות אם העלאות שכר יכולות להפחית את היקף העובדים, את עלויות ההכשרה, את הפרודוקטיביות ואת מוסר העובדים הכללי. אני זוכר שרצתי ובדקתי מספר דגמים במשך שבועות, וכולם הגיעו למסקנה שיהיה חסכון. המנהל שלי היה בחור מדהים וביקש שאחזור לבדוק אותם פעם נוספת לפני שהחלטנו להכות שכר לכמה מאות עובדים. חזרתי והעברתי את המספרים שוב ... עם אותן תוצאות.

עברתי על הבמאי שלי בין הדוגמניות. הוא הרים את עיניו ושאל, "האם היית מתערב בתפקידך בזה?" ... הוא היה רציני. "כן." לאחר מכן העלנו את שכר המינימום של העובדים שלנו וחיסכון בעלויות הוכפל במהלך השנה. הדוגמניות שלי ניבאו את התשובה הנכונה, אך היו רחוקות מההשפעה הכוללת. באותה תקופה זה היה הכי טוב שיכולתי לעשות בהתחשב ב- Microsoft Access וב- Excel.

אילו היו לי את יכולות המחשוב ולמידת המכונה כיום, הייתה לי תשובה תוך שניות, וחיזוי מדויק של החיסכון בעלויות עם שגיאה מינימלית. DataRobot היה לא פחות מנס.

DataRobot ממכן את כל מחזור החיים של הדוגמנות ומאפשר למשתמשים לבנות במהירות ובקלות מודלים חזויים מדויקים במיוחד. המרכיבים היחידים הדרושים הם סקרנות ונתונים - קידוד ומיומנויות למידת מכונה הן אופציונליות לחלוטין!

DataRobot היא פלטפורמה עבור חניכות מדעי הנתונים, אנליסטים עסקיים, מדעני נתונים, מנהלים, מהנדסי תוכנה ואנשי IT ליצירת, בדיקה ושיפור מודלים של נתונים במהירות ובקלות. הנה סרטון הסקירה:

תהליך השימוש ב- DataRobot הוא פשוט:

  1. הכנס את הנתונים שלך
  2. בחר במשתנה היעד
  3. בנה מאות דגמים בלחיצה אחת
  4. חקור את הדוגמניות המובילות וקבל תובנות
  5. פרוס את המודל הטוב ביותר וחזוי

על פי DataRobot, היתרונות שלהם כוללים:

  • דיוק - בעוד אוטומציה ומהירות בדרך כלל באים על חשבון האיכות, אך DataRobot מספק באופן ייחודי בכל החזיתות האלה. DataRobot מחפש באופן אוטומטי מיליוני שילובים של אלגוריתמים, שלבי עיבוד מקדים של נתונים, טרנספורמציות, תכונות ופרמטרים של כוונון עבור מודל הלמידה המכונה הטוב ביותר עבור הנתונים שלך. כל מודל הוא ייחודי - מכוון למערך הנתונים והיעד החיזוי הספציפי.
  • מהירות - DataRobot כולל מנוע דוגמנות מקבילי מאסיבי שיכול להתאים את עצמו למאות או אפילו לאלפי שרתים חזקים כדי לחקור, לבנות ולהתאים מודלים של למידת מכונה. מערכי נתונים גדולים? מערכי נתונים רחבים? אין בעיה. המהירות והסקלביליות של הדוגמנות מוגבלות רק על ידי משאבי החישוב העומדים לרשות DataRobot. עם כל הכוח הזה, העבודה שהייתה אורכת חודשים הסתיימה כעת תוך שעות ספורות.
  • קלות שימוש - הממשק האינטואיטיבי מבוסס האינטרנט מאפשר לכל אחד לקיים אינטראקציה עם פלטפורמה חזקה מאוד, ללא קשר לרמת המיומנות ולחוויית הלמידה במכונה. משתמשים יכולים לגרור ולשחרר ואז לאפשר ל- DataRobot לבצע את כל העבודה או שהם יכולים לכתוב מודלים משלהם לצורך הערכה על ידי הפלטפורמה. ויזואליזציות מובנות, כגון מודל רנטגן ו- Feature Impact, מציעות את התובנות העמוקות ביותר והבנה חדשה לגמרי של העסק שלך.
  • מערכת אקולוגית - העמידה במערכת האקולוגית ההולכת וגדלה של אלגוריתמים ללימוד מכונה מעולם לא הייתה כה קלה. DataRobot מרחיבה כל העת את מערכת העצומה של האלגוריתמים המגוונים והטובים ביותר שלהם מ- R, Python, H20, Spark וממקורות אחרים, ומעניקה למשתמשים את מערך כלי הניתוח הטובים ביותר לאתגרים חזויים. בלחיצה פשוטה על כפתור התחל, משתמשים יכולים לפרוס טכניקות שמעולם לא השתמשו בהן או אפילו לא הכירו.
  • פריסה מהירה - למודלים המניביים הטובים ביותר אין ערך ארגוני מועט או לא, אלא אם כן הם פועלים במהירות בתוך העסק. בעזרת DataRobot ניתן לבצע פריסת מודלים לחיזויים בכמה לחיצות עכבר. לא רק זאת, כל דגם שנבנה על ידי DataRobot מפרסם נקודת סיום של REST API, מה שהופך אותו למשב רוח להשתלב ביישומים ארגוניים מודרניים. ארגונים יכולים כעת להפיק ערך עסקי מלימוד מכונה תוך דקות, במקום לחכות חודשים כדי לכתוב קוד ניקוד ולהתמודד עם התשתית הבסיסית.
  • כיתה ארגונית - כעת, כאשר למידה ממוחשבת משפיעה על מספר הולך וגדל של תהליכים עסקיים, אין זה כבר אופציונלי להתייחס אליו ככלי מפתח עם אמצעי הגנה מינימליים על אבטחה, פרטיות והמשכיות עסקית. למעשה, קריטי לפלטפורמה לבניית ופריסת מודלים היא קשוחה, ניתן לסמוך עליה ולהשתלב היטב במערכת האקולוגית של הטכנולוגיות בארגון.

קבעו הדגמה חיה של DataRobot

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.