A Ascensão da Aprendizagem Automatizada de Máquina Transformando Dados com Inteligência i bitcoin

O aprendizado de máquina (ML) tem uma presença crescente em todos os setores. As principais empresas de tecnologia, como Amazon, Google e Microsoft, certamente falaram muito sobre o grande impacto da ML no fornecimento de aplicativos e serviços em 2017. Sua utilidade continua a surgir em empresas de todos os portes: segmentando automaticamente segmentos do mercado em agências de marketing, recomendações de produtos de comércio e personalização por varejistas bitcoins de compra com paypal e prevenção de fraudes chatbots de atendimento ao cliente em bancos são exemplos.

Um artigo recente da Pesquisa do Google explica que "o objetivo de automatizar o aprendizado de máquina é desenvolver técnicas para que os computadores resolvam automaticamente novos problemas de aprendizado de máquina, sem a necessidade de máquina humana quanto um bitcoin vale em dólares para que especialistas em aprendizagem intervenham em cada novo problema.


Se vamos ter sistemas realmente inteligentes, essa é uma capacidade fundamental da qual precisaremos."

Mais de 40% das tarefas de ciência de dados serão automatizadas até 2020, de acordo com o Gartner. Essa automação resultará no aumento da produtividade de cientistas de dados profissionais e no uso mais amplo de dados e análises por cientistas de dados de cidadãos. As ferramentas de AutoML para esse grupo de usuários geralmente oferecem uma interface simples de apontar e clicar para carregar dados e construir modelos ML. A maioria das ferramentas autoML obtém gratuitamente o bitcoin a cada hora, concentrando-se no desenvolvimento de modelos, em vez de automatizar uma função de negócios específica e completa, como análise de clientes ou análise de marketing.

A maioria das ferramentas autoML (e até mesmo a maioria das plataformas ML) não aborda o problema de seleção de dados, unificação de dados, engenharia de recursos e preparação contínua de dados. Manter-se atualizado com volumes massivos de dados de fluxo contínuo e identificar padrões não óbvios é um desafio para os cientistas de dados de cidadãos. Muitas vezes, eles não estão equipados para analisar dados de streaming em tempo real e, se os dados não forem analisados ​​prontamente, isso pode levar a falhas de análise e valor bitcoin tiempo a decisões de negócios realmente ruins.

Uma vez que um problema de negócios é definido e os modelos ML são construídos, é possível automatizar processos de negócios inteiros em alguns casos. Requer a engenharia de recursos apropriada e o pré-processamento dos dados. Exemplos de empresas que usam ativamente o autoML para toda a automação de processos de negócios específicos incluem DataRobot, ZestFinance e Zylotech.

O DataRobot é projetado para toda a automação da análise preditiva. A plataforma automatiza todo o ciclo de vida da modelagem, que inclui, mas não se limita a, processamento de dados, seleção de algoritmos e transformações. A plataforma é personalizável para que possa ser personalizada para implantações específicas, como a criação de uma grande variedade de modelos diferentes e previsões de alto volume. O Data Robot ajuda cientistas de dados e cientistas de dados de cidadãos a construir modelos rapidamente e aplicar algoritmos para análise preditiva.

ZestFinance é projetado para o bitcoin new york times automação inteira de tarefas de subscrição específicas. A plataforma automatiza a assimilação de dados, treinamento e implantação de modelos e explicações para conformidade. O ZestFinance emprega aprendizado de máquina para analisar dados de crédito tradicionais e não tradicionais para pontuar potenciais tomadores de empréstimos que podem ter arquivos finos ou inexistentes. O AutoML também é usado para fornecer ferramentas aos emprestadores para treinar e implantar modelos ML para casos de uso específicos, como o que posso comprar com bitcoins como prevenção de fraude e marketing. O ZestFinance ajuda os credores e analistas financeiros a tomar melhores decisões sobre empréstimos e avaliações de risco.

Zylotech é projetado para toda a automação de análise de clientes. A plataforma possui um mecanismo de análise (EAE) incorporado com uma variedade de modelos ML automatizados, automatizando todo o processo ML para análise de clientes, incluindo preparação de dados, unificação, engenharia de recursos, seleção de modelos e descoberta de padrões não óbvios. A Zylotech ajuda os cientistas de dados e cientistas de dados de cidadãos a aproveitar dados completos em tempo quase real que permitem interações de um para um com o cliente.

Você provavelmente já ouviu a frase "dados é o novo óleo de troca de bitcoin europeu." Acontece que os dados agora são muito mais valiosos do que o petróleo. No entanto, assim como o petróleo bruto precisa ser "rachado" antes de ser transformado em moléculas úteis, os dados do cliente devem ser refinados antes que insights possam ser extraídos dele com modelos incorporados. Os dados não são instantaneamente valiosos; deve ser coletado, limpo, enriquecido e preparado para análise.