De la science à l'art: rendre l'apprentissage automatique accessible

La barrière élevée à l'entrée empêche de nombreuses entreprises d'exploiter pleinement le potentiel de l'apprentissage automatique. Mais que se passerait-il si vous pouviez le rendre plus accessible?

Nous sommes au milieu d'une explosion de données, les entreprises d'aujourd'hui amassant des mines d'or d'informations ( 25 quintillions d'octets de données chaque jour, selon certains rapports). Mais que font-ils exactement de ces données? Étant donné que le volume de données collectées devient rapidement ingérable, le moment est venu de passer de l'apprentissage automatique manuel à une approche cognitive. Cela permet aux entreprises de mieux capitaliser sur leurs données et de faciliter la prise de décision agile.

À ce stade, une grande partie de la discussion sur l'apprentissage automatique est passée de l'adoption à la façon de simplifier le processus d'adoption et de mise en œuvre. De nombreuses entreprises cherchent à répondre à la question de savoir comment vous abattez les barrières immensément hautes autour de la science des données afin que vous puissiez profiter pleinement des avantages indéniables de l'apprentissage automatique.

Aujourd'hui, de nombreuses entreprises sont tout simplement collecter des données, sans faire grand-chose pour les traduire en renseignements utilisables. Les données et les personnes se retrouvent piégées dans des silos, et au-delà, toute tentative d'analyse de données jusqu'à présent a généralement été effectuée à une échelle limitée. De manière générale, ces efforts ont été faits avec un seul outil ou une équipe, ce qui a donné une perspective très localisée d'un contexte beaucoup plus large.

Par exemple, un tableau de bord des résultats contient des traces minimales de l'origine des insights, et un La table de données générée pendant une phase d'un processus peut ne pas être utilisable pour des processus plus en aval du flux. Ce dont les entreprises ont réellement besoin, c'est que tous les utilisateurs concernés puissent accéder à l'intelligence requise afin que les parties nécessaires puissent tirer parti de ces informations pour atteindre leurs objectifs commerciaux.

De l'inscrutablement scientifique à l'incroyablement intuitif

La ​​demande d'apprentissage automatique augmente plus rapidement que jamais auparavant, et c'est actuellement l'une des disciplines de la science des données qui connaît la croissance la plus rapide. Malheureusement, les barrières à l'entrée en termes de coûts et de compétences sont toujours aussi redoutables. Cela a conduit à une course aux armements pour les data scientist, avec des entreprises qui se disputent frénétiquement pour courtiser, embaucher et retenir des data scientists et des ingénieurs de haut niveau avec des diplômes sophistiqués pour garder une longueur d'avance. En fait, le nombre de postes à pourvoir pour les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données dépasse de loin la disponibilité, en particulier avec un si grand nombre déjà capturé par des titans de l'industrie comme Google, Facebook et IBM.

Alors, où pouvez-vous trouver ces codeurs reclus? C'est un euphémisme de dire que ce n'est même pas une tâche facile.

Mais que se passerait-il si nous retournions cette équation sur sa tête? Imaginez si l'apprentissage automatique n'était plus limité au monde des scientifiques et ingénieurs des données de génie —À la place, c'était un logiciel open source qui permettait aux non-codeurs et au personnel non technique d'accéder, de créer et de déployer des capacités d'apprentissage automatique.

Cela permettrait aux entreprises d'élargir l'application pratique de l'apprentissage automatique à un degré beaucoup plus élevé, tout en abaissant les barrières de coûts. Tout le monde, des développeurs aux responsables des opérations, en passant par les analystes commerciaux et même les parties prenantes de l'entreprise, serait en mesure de tirer parti des avantages de l'apprentissage automatique.

Vous n’avez pas besoin d’un doctorat pour cracker le machine learning

Nous, de l’équipe de Progress DataRPM, pensons que la science des données ne concerne pas seulement les algorithmes, elle concerne la valeur que l’algorithme génère. DataRPM démocratise l'apprentissage automatique et la science des données grâce à une plate-forme innovante qui offre à chaque employé d'une organisation, des employés de première ligne au conseil d'administration, une intelligence transparente et complète. Cela les aide également à tirer parti de la puissance de l'analyse cognitive pour les applications commerciales existantes, tout en ouvrant des opportunités pour créer rapidement des applications cognitives .

Avec ce degré d'accessibilité, l'apprentissage automatique pourrait s'étendre à des millions, voire des milliards de personnes. Cela signifie que les entreprises n'ont plus à consacrer un temps et des ressources précieux à attirer et à embaucher des équipes entières de data scientists coûteux pour écrire du code. Avec des algorithmes, des paramètres et des configurations pré-remplis, vous éliminerez complètement le besoin de codage manuel de science des données. Les machines elles-mêmes pourront créer des modèles et prédire les résultats, ce qui permettra à votre équipe de passer plus de temps à analyser et à mettre en œuvre les résultats.

Avec l'approche cognitive de l'apprentissage automatique plusieurs modèles peuvent être construits simultanément , de sorte que les processus qui étaient autrefois linéaires peuvent maintenant se produire en parallèle. Cela permettra non seulement de gagner un temps précieux, mais aussi de permettre aux entreprises d’amplifier la portée des investissements dans les données. Des informations approfondies et significatives sont extraites de chaque modèle et construites en faisant abstraction du code requis, éliminant ainsi le besoin de codage manuel. Ainsi, les entreprises peuvent tirer parti des avantages de l'analyse prédictive et des informations tout en monétisant leurs investissements Big Data pour une fraction du temps et des efforts qu'elles auraient normalement consacrés.