DataRobot: แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติสำหรับองค์กร

การเรียนรู้ของเครื่อง DataRobot

หลายปีก่อนฉันต้องทำการวิเคราะห์ทางการเงินครั้งใหญ่สำหรับ บริษัท ของฉันเพื่อคาดการณ์ว่าการเพิ่มค่าจ้างสามารถลดการเลิกจ้างของพนักงานต้นทุนการฝึกอบรมผลผลิตและคุณธรรมของพนักงานโดยรวมได้หรือไม่ ฉันจำได้ว่าใช้งานและทดสอบหลาย ๆ รุ่นเป็นเวลาหลายสัปดาห์สรุปได้ว่าจะประหยัดได้ ผู้อำนวยการของฉันเป็นคนที่น่าทึ่งและขอให้ฉันกลับไปตรวจสอบพวกเขาอีกครั้งก่อนที่เราจะตัดสินใจลดค่าจ้างสำหรับพนักงานสองสามร้อยคน ฉันกลับมาและวิ่งตัวเลขอีกครั้ง ... ด้วยผลลัพธ์เดียวกัน

ฉันเดินแบบผู้กำกับของฉันผ่านนางแบบ เขาเงยหน้าขึ้นมองและถามว่า“ คุณจะพนันกับงานนี้ไหม” …เขาจริงจัง "ใช่." ต่อมาเราได้เพิ่มการจ่ายเงินขั้นต่ำของพนักงานของเราและการประหยัดค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นสองเท่าตลอดทั้งปี แบบจำลองของฉันคาดการณ์คำตอบที่ถูกต้อง แต่ไม่ได้รับผลกระทบโดยรวม ในเวลานั้นนั่นเป็นสิ่งที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถทำได้เมื่อใช้ Microsoft Access และ Excel

หากฉันมีพลังในการประมวลผลและความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องในวันนี้ฉันจะได้รับคำตอบในไม่กี่วินาทีและการคาดการณ์ที่แม่นยำของการประหยัดต้นทุนโดยมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด DataRobot คงไม่ใช่เรื่องมหัศจรรย์

DataRobot ทำให้วงจรชีวิตการสร้างแบบจำลองทั้งหมดเป็นไปโดยอัตโนมัติช่วยให้ผู้ใช้สร้างแบบจำลองคาดการณ์ที่แม่นยำสูงได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ส่วนผสมเดียวที่จำเป็นคือความอยากรู้อยากเห็นและข้อมูล - ทักษะการเขียนโค้ดและแมชชีนเลิร์นนิงเป็นทางเลือกที่สมบูรณ์!

DataRobot เป็นแพลตฟอร์มสำหรับผู้ฝึกงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้บริหาร วิศวกรซอฟต์แวร์ และผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีเพื่อสร้าง ทดสอบ และปรับปรุงโมเดลข้อมูลอย่างรวดเร็วและง่ายดาย นี่คือวิดีโอภาพรวม:

ขั้นตอนการใช้ DataRobot นั้นง่ายมาก:

  1. นำเข้าข้อมูลของคุณ
  2. เลือกตัวแปรเป้าหมาย
  3. สร้างโมเดลหลายร้อยแบบในคลิกเดียว
  4. สำรวจโมเดลชั้นนำและรับข้อมูลเชิงลึก
  5. ปรับใช้โมเดลที่ดีที่สุดและทำการคาดการณ์

จากข้อมูลของ DataRobot ข้อดี ได้แก่ :

  • ความถูกต้อง - ในขณะที่ระบบอัตโนมัติและความเร็วมักจะมาพร้อมกับคุณภาพ แต่ DataRobot ให้บริการในทุกด้านโดยไม่ซ้ำใคร DataRobot จะค้นหาโดยอัตโนมัติผ่านชุดอัลกอริทึมนับล้านขั้นตอนก่อนการประมวลผลข้อมูลการเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติและพารามิเตอร์การปรับแต่งสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลของคุณ แต่ละรุ่นไม่ซ้ำกัน - ได้รับการปรับแต่งสำหรับชุดข้อมูลและเป้าหมายการคาดการณ์ที่เฉพาะเจาะจง
  • ความเร็ว - DataRobot มีกลไกการสร้างแบบจำลองขนานใหญ่ที่สามารถปรับขนาดไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่ทรงพลังหลายร้อยหรือหลายพันเครื่องเพื่อสำรวจสร้างและปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่? ชุดข้อมูลกว้าง? ไม่มีปัญหา. ความเร็วและความสามารถในการปรับขนาดของการสร้างแบบจำลองถูก จำกัด ด้วยทรัพยากรการคำนวณที่ DataRobot กำจัดเท่านั้น ด้วยพลังทั้งหมดนี้งานที่ใช้เวลาหลายเดือนจึงเสร็จสิ้นในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง
  • สะดวกในการใช้ - อินเทอร์เฟซบนเว็บที่ใช้งานง่ายช่วยให้ทุกคนสามารถโต้ตอบกับแพลตฟอร์มที่ทรงพลังได้โดยไม่คำนึงถึงระดับทักษะและประสบการณ์การเรียนรู้ของเครื่อง ผู้ใช้สามารถลากแล้วปล่อยให้ DataRobot ทำงานทั้งหมดหรือจะเขียนแบบจำลองของตนเองสำหรับการประเมินโดยแพลตฟอร์มก็ได้ การแสดงภาพในตัวเช่น Model X-Ray และ Feature Impact นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ลึกที่สุดและความเข้าใจใหม่ทั้งหมดเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ
  • ระบบนิเวศ - การติดตามระบบนิเวศที่เพิ่มขึ้นของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องไม่เคยง่ายอย่างนี้มาก่อน DataRobot กำลังขยายชุดอัลกอริทึมที่หลากหลายและดีที่สุดในระดับเดียวกันอย่างต่อเนื่องจาก R, Python, H20, Spark และแหล่งอื่น ๆ ทำให้ผู้ใช้มีชุดเครื่องมือวิเคราะห์ที่ดีที่สุดสำหรับความท้าทายในการคาดการณ์ ด้วยการคลิกปุ่มเริ่มง่ายๆผู้ใช้สามารถปรับใช้เทคนิคที่ไม่เคยใช้มาก่อนหรืออาจไม่คุ้นเคยด้วยซ้ำ
  • การปรับใช้อย่างรวดเร็ว - แบบจำลองการคาดการณ์ที่ดีที่สุดมีคุณค่าทางองค์กรเพียงเล็กน้อยหรือแทบไม่มีเลยเว้นแต่จะมีการดำเนินการอย่างรวดเร็วภายในธุรกิจ ด้วย DataRobot การปรับใช้โมเดลสำหรับการคาดการณ์สามารถทำได้ด้วยการคลิกเมาส์เพียงไม่กี่ครั้ง ไม่เพียงแค่นั้นทุกรุ่นที่ DataRobot สร้างขึ้นยังเผยแพร่จุดสิ้นสุด REST API ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับแอปพลิเคชันขององค์กรสมัยใหม่ ตอนนี้องค์กรสามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจจากแมชชีนเลิร์นนิงได้ภายในไม่กี่นาทีแทนที่จะต้องรอเป็นเดือนเพื่อเขียนโค้ดการให้คะแนนและจัดการกับโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ
  • ระดับองค์กร - ตอนนี้แมชชีนเลิร์นนิงส่งผลกระทบต่อกระบวนการทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ จึงไม่สามารถเลือกได้อีกต่อไปที่จะถือว่าเป็นเครื่องมือของนักพัฒนาโดยมีการรักษาความปลอดภัยความเป็นส่วนตัวและความต่อเนื่องทางธุรกิจเพียงเล็กน้อย ในความเป็นจริงเป็นเรื่องสำคัญที่แพลตฟอร์มสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดลต้องมีความแข็งสามารถไว้วางใจได้และผสานรวมเข้ากับระบบนิเวศของเทคโนโลยีภายในองค์กรได้เป็นอย่างดี

กำหนดการสาธิตสดของ DataRobot

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.