29.07.2022  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Перед развертыванием МО в вашем бизнесе следует узнать, что такое AutoML, какую пользу приносят специалисты по исследованию данных (data scientists), а также о лучших практиках использования AutoML, пишет на портале InformationWeek Эндрю Аманн, генеральный директор NineTwoThree Venture Studio. Аналитики данных, лидеры отрасли и бизнес-пользователи сходятся в одном: демократизация данных и аналитики сегодня крайне важна. Недавний отчет Google Cloud/Harvard Business Review «Turning Data Into Unmatched Business Value» подтвердил это: 97% опрошенных профессионалов согласились с тем, что успех бизнеса зависит от демократизации доступа к данным в организациях. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) является важным шагом на пути к этой цели, поскольку оно позволяет легко развернуть модель MО с минимумом технических знаний. Тем не менее, хотя это открывает множество возможностей, бизнес-лидеры постепенно начинают осознавать риски и ограничения, связанные с внедрением этой технологии без предварительного понимания того, как она работает. Рассмотрим, что представляет (и не представляет) собой AutoML, какую пользу приносят специалисты по исследованию данных, а также лучшие практики использования AutoML для запуска бизнес-проектов. AutoML: что это такое и чем не является В простых технических терминах AutoML автоматизирует выбор, составление и параметризацию моделей MО. Проще говоря, AutoML предоставляет методы и процессы для ускорения исследований и составления прогнозов ... читать далее.