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juin 28, 2018

Sur l'air: l'apprentissage automatique prédictif qui change la donne


À chaque moment qui passe, nous nous dirigeons vers un avenir indéfini, plein d'opportunités. C'est à nous de rattraper la vitesse à laquelle le monde et les processus évoluent en son sein. Une façon d'y parvenir est de tirer parti des technologies intelligentes en tant qu'outils – en reconnaissant que non seulement ils conduisent l'avenir, mais qu'ils peuvent même nous donner une idée de ce à quoi pourrait ressembler cet avenir.

catégorie de logiciel, mais quand vous regardez au-delà du nom ou grattez sous la surface, c'est une superpuissance. Grâce à l'apprentissage automatique prédictif, tout le monde peut réaliser des merveilles, même avec un minimum de connaissances en science des données. Les connaissances générées par le ML prédictif ont été utilisées de manière innovante pour relever certains des plus grands défis de la société. prévenir les suicides avec une précision de 99%. Cependant, le pouvoir prédictif est le plus prometteur pour les entreprises en forte demande d'informations prescriptives qui répondent à des questions opérationnelles et opérationnelles clés, améliorent le retour sur investissement et améliorent les marges.

L'intégration de la sortie prédictive au sein du logiciel automatise le processus d'analyse de données avec l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique prédictif a comblé le fossé entre la forte demande d'informations prédictives du monde des affaires et le manque de spécialistes des données.

Les processus de données automatisés permettent aux utilisateurs métier d'analyser les données et d'accéder à leurs avantages. appelons maintenant «les scientifiques de données de citoyen.»

série de radio d'apprentissage de machine prédictive changeante de jeu – Episode 1

Cette émergence du «citoyen data scientist» était le sujet du premier épisode, le Making of a Citizen Data Scientist: Challenges and Hacks dans la nouvelle série radiophonique Predictive Machine Learning.

La conversation a été animée du début à la fin, l'animatrice Bonnie D. Graham apportant la vie et le rire à la conversation entre ses invités. :

  • Richard Mooney chef de produit principal pour le portefeuille de produits d'analyse prédictive chez SAP
  • Erik Marcade responsable du SAP Leonardo advanced ana L'équipe de développement de Lytics et l'unité analytique de bout en bout chez SAP

Si vous avez manqué le chat bourré d'action et instructif, vous pouvez écouter la relecture . Voici quelques faits saillants:

  • Richard explique que «nous n'avons pas besoin de pouvoir construire un moteur pour conduire une voiture» et que nous n'avons pas non plus besoin d'un diplôme en science des données pour être en mesure de récolter les bénéfices.
  • Marc décrit l'apprentissage automatique comme une simple démocratisation du processus analytique, mais plutôt comme une «démocratisation de l'intelligence».
  • Parimala a mis l'accent sur l'automatisation des tâches quotidiennes pour se concentrer sur les plus grandes. automatisation de tout ce que vous faites, vous ne faites pas quelque chose de bien. "
  • Cette déclaration correspond à la prédiction finale d'Erik que dans les années à venir," nous verrons un changement de descriptions de travail comme tout ce qui peut [be automated] devrait être automatisé. "

Encore plus à venir …

Tout au long de l'année, l'animatrice Bonnie D. Graham aborde divers sujets d'actualité dans un dialogue cru et stimulant avec des panels d'experts prestigieux, nous donnant des réponses à des questions. Je n'ai même jamais pensé à demander. Dans la nouvelle série radiophonique Predictive Machine Learning, Bonnie mettra l'accent sur la prédiction

Il est grand temps de repenser le potentiel perturbateur et transformateur de l'apprentissage artificiel prédictif, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur du bureau. Nous espérons que vous vous joindrez à nous pour tous nos prochains épisodes.

Rejoignez-nous en live pour le prochain épisode du 18 juillet th à 14h. EDT. Rappelez-vous que si vous ne pouvez pas écouter en temps réel, tous les épisodes seront disponibles en différé sur la page de la série après leur diffusion.

En savoir plus sur les sujets prédictifs comme celui-ci en lisant les autres blogs de notre série de blogs Machine Learning Thursdays .

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