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隨著越來(lái)越多的公司推出數(shù)字基礎(chǔ)架構(gòu),他們正在吸收大量數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)分析人員可以使用這些數(shù)據(jù)來(lái)衡量客戶意圖并促進(jìn)交易。數(shù)據(jù)科學(xué)家的復(fù)雜性和缺乏使那些希望通過(guò)“黑暗”數(shù)據(jù)獲利的中型公司更加難以實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)變。
因此,機(jī)器學(xué)習(xí)供應(yīng)商正在使數(shù)據(jù)科學(xué)工作流的關(guān)鍵方面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,這將使領(lǐng)域?qū)<铱梢愿鶕?jù)特定數(shù)據(jù)類型自定義管道和算法。提倡使用AutoML方法來(lái)提高按月生成的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)量和質(zhì)量。
這是Stradigi AI本周發(fā)布的新AutoML平臺(tái)的目標(biāo)之一。開(kāi)普勒平臺(tái)同時(shí)尋求解決數(shù)據(jù)科學(xué)家的短缺問(wèn)題,從而導(dǎo)致無(wú)法將AI模型投入生產(chǎn),然后再擴(kuò)展這些模型。該策略的重點(diǎn)是讓域?qū)<易杂蛇x擇所需的數(shù)據(jù)科學(xué)工具,以更快地獲得機(jī)器模型,而最初的重點(diǎn)是最有可能產(chǎn)生可操作結(jié)果的“高價(jià)值”用例,例如庫(kù)存控制或客戶流失。
Stradigi首席商務(wù)官Per Nyberg表示,數(shù)據(jù)科學(xué)自動(dòng)化的“最佳結(jié)合點(diǎn)”是尋求獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型收益的中型企業(yè)。因此,開(kāi)普勒使數(shù)據(jù)科學(xué)步驟自動(dòng)化,以使業(yè)務(wù)分析人員快速地沿著機(jī)器學(xué)習(xí)曲線前進(jìn)。
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