Auto ML — это сокращение от «Автоматизированное машинное обучение».

Auto ML — это набор программного обеспечения и пользовательских интерфейсов, которые устраняют разрыв между учеными данных и остальными из нас. Сегодня лишь несколько элитных компаний используют реальные преимущества ИИ — и этот список не выходит далеко за пределы FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google).

Есть веская причина, по которой внедрение ИИ не получило широкого распространения — это передовая математика и программное обеспечение. Акцент здесь делается на слово «наука» в науке о данных, а плотность докторов наук выше, чем почти в любой другой категории должностей. Исследование Element AI и NYT выявило всего около 22 тысяч инженеров по искусственному интеллекту в штате. Для сравнения, инженеров-программистов хронически не хватает, и их около 22 миллионов (в 1000 раз).

Таким образом, существует огромное несоответствие между людьми, которые могут создавать решения для искусственного интеллекта, и сотнями миллионов бизнес-профессионалов, у которых есть приложения, которые могли бы существенно выиграть от машинного обучения. Анализ McKinsey Global Institute обнаружил, что это несоответствие скрывает огромное количество потенциальной ценности. 5,8 триллиона долларов можно разблокировать с помощью ИИ — в широком спектре приложений, включая маркетинг и продажи, управление цепочками поставок, производство, управление рисками и операции. Итак, как сократить разрыв между ИИ и внедрением в бизнесе?

Введите автоматическое машинное обучение

Как и любая технология, работающая на этапе внедрения, Auto ML обещает упростить машинное обучение, чтобы его мог использовать каждый. Для реализации этого обещания необходимы три важнейших компонента.

Во-первых, вам нужен автоматизированный прием данных. Включение данных из вашего бизнеса в процесс обучения модели должно быть невероятно простым. Это означает интеграцию с популярными сегодня бизнес-системами и программами для работы с электронными таблицами. Если релевантные данные находятся в нескольких местах, вам необходимо иметь возможность их объединить. Затем информация должна быть автоматически классифицирована и правильно закодирована для процесса обучения модели.

Во-вторых, вам нужно автоматизировать выбор модели и обучение. Существует множество подходов к машинному обучению, каждый из которых лучше всего подходит для решения определенного типа задач. У вас есть механизм поиска лучшей модели — это называется поиск нейронной архитектуры. Как только вы обучите полезную модель, вам нужно сообщить о ее производительности, чтобы пользователи могли легко ее понять.

Наконец, он должен быть простым и легким для развертывания в соответствии с вашими существующими процессами. Модели должны отслеживать свою производительность с течением времени и переобучаться по мере изменения бизнес-среды и появления новых данных.

Аккио Авто МЛ

Мы работаем над созданием самого доступного в мире решения Auto ML. От данных до развертывания, Akkio стремится построить будущее, в котором искусственный интеллект настолько прост в использовании, что каждый может раскрыть ценность своих данных для бизнеса несколькими щелчками мыши — опыт работы с данными не требуется.

Первоначально опубликовано на https://www.akkio.com.