على الرغم من صعوبة تصنيف البيانات وتطوير تعلّم آلي ، إلا أن إدارة النماذج في الإنتاج قد تكون أكثر صعوبة. تُعد ممارسات علم البيانات أساسيةً لتحديد تحيز النماذج، وإعادة تدريبها من خلال تحديث مجموعات البيانات، وتحسين الأداء، وصيانة منصات التكنولوجيا الأساسية. فبدون هذه التخصصات، قد تُنتج النماذج نتائج خاطئة تؤثر بشكل كبير على الأعمال.
تطوير نماذج جاهزة للإنتاج ليس بالمهمة السهلة. فوفقًا لدراسة حول التعلم الآلي، لم تُجرِ 55% من الشركات أي تجارب إنتاجية على نماذجها، واستغرقت 40% منها أكثر من 30 يومًا لنشر نموذجها. يُثير النجاح تحديات جديدة، ويُقرّ 41% من المشاركين بتحدي تغيير نماذج التعلم الآلي وإمكانية إعادة إنتاجها.
الدرس المستفاد هنا هو أن الحواجز الجديدة تنشأ مع نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج والاستخدام في العمليات التجارية.
كانت إدارة النماذج وعملياتها تُشكّل تحديًا لفرق علوم البيانات الأكثر تقدمًا. تشمل المهام الآن ما يلي:
• أتمتة نماذج إعادة التدريب.
• التنبيه عندما يكون الانحراف كبيرا.
• التعرف على الحالات التي تتطلب فيها النماذج ترقيات.
• مراقبة إنتاج نماذج التعلم الآلي للانجراف.
مع قيام المزيد من المؤسسات بالاستثمار في التعلم الآلي، تزداد الحاجة إلى زيادة الوعي بإدارة النماذج والعمليات.
والخبر السار هو أن Alteryx يبسط إدارة النماذج وتشغيلها لفرق علوم البيانات.
أنت بحاجة إلى تحليل بياناتك والعوامل الخارجية ذات الصلة، مثل الاستضافة والمنافسة والخصائص النفسية والموقع الجغرافي. يمنحك هذا التحليل الثاقب لذكاء الأعمال ما تحتاجه للاستفادة من فرص السوق الاستراتيجية، والتفوق على منافسيك، وتحقيق المزيد من الإيرادات من عملك الحالي.
وهنا Alteryx . ونتيجةً لذلك، فإن مصدرك الوحيد للتحليلات الاستراتيجية هو برنامج يوفر لك معلومات الأعمال والبيانات والتحليلات اللازمة لاتخاذ قرارات واثقة ومدروسة.
توفر Alteryx حلولاً متعمقة في ساعات، وليس أسابيع، من خلال عرض البيانات التحليلية المختلطة والمتقدمة مع
مخطط سير عمل بديهي.
من خلال الجمع بين مزيج البيانات واستخدام أساليب التحليل التنبؤية، تعمل Alteryx على تعزيز أنشطة محللي البيانات في سير العمل من خلال
تطبيقات إعداد التقارير والتصور والتحليل.
غالبًا ما يتعين على الشركات استخدام أدوات وخدمات مختلفة لإدارة حلول التعلم الآلي من البداية إلى النهاية، بما في ذلك:
• أدوات هندسة البرمجيات لكتابة وصيانة التعليمات البرمجية؛
• أدوات إدارة البيانات لتنظيف البيانات وتعديلها ومراقبتها وتأمينها؛
• أدوات إنشاء لوحة المعلومات للتفاعل مع الحل وعرض النتائج؛
• خدمات الحوسبة للتعامل مع البيانات وتدريب نماذج التعلم الآلي؛
حاول إخفاء التعقيد، من خلال توفير واجهات مستخدم خالية من التعليمات البرمجية لدمج التعلم الآلي الأساسي.
وعلى هذا النحو، يمكن اعتبار أدوات مثل Alteryx بمثابة مستوى أعلى من التجريد يوفر المزيد من التوحيد على حساب المرونة مقارنة باستخدام
أدوات ذات مستوى أدنى بشكل مباشر.
Alteryx منصة تُركّز على التحليلات، تُضاهي حلول لوحات المعلومات مثل Tableau، ولكنها مُدمجة بمكونات تعلّم آلي. تُركّز على توفير بدائل تعلّم آلي بدون برمجة، وتحليلات مُتقدّمة، وميزات أخرى غالبًا ما تتطلّب برمجة.
Alteryx هو حل أكثر شمولاً يوفر التعلم الآلي والتحليلات بدون أكواد، وإدارة البيانات، ومكونات لوحة المعلومات.
تُساعد منصة Alteryx، إلى جانب خبرتها في التحول الرقمي وإمكانية الوصول إلى الأسواق العالمية، المؤسسات على الوصول إلى الحلول بشكل أسرع. تُوفر منصة Alteryx أتمتة شاملة لعمليات التحليلات والتعلم الآلي وعلوم البيانات. يُمكّن هذا المؤسسات والأفراد من تحسين ذكائهم الرقمي ومشاركة ابتكاراتهم مع مختلف الشركات، مما يُسهم في تسريع نتائج أعمالهم.
استنادًا إلى إطار عمل AutoML، تقدم Alteryx Machine Learning لمحللي الأعمال وعلماء البيانات نهجًا موجهًا لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال برنامج الوصول المبكر، وهو برنامج مفتوح المصدر ينشئ قطعًا أثرية لنماذج الذكاء الاصطناعي (AI) المعروفة باسم الميزات من مجموعات بيانات متعددة.
يتضمن نظام Alteryx Machine Learning أيضًا مستودعًا مدمجًا لتخزين الخصائص لإدارة هذه البيانات، وإمكانية توليد رؤى آلية تُسهّل اكتشاف العوامل والعلاقات الخفية داخل مجموعات البيانات، بالإضافة إلى التكامل مع أداة Alteryx لأتمتة مهام إعداد البيانات المجمعة. كما يتضمن أكثر من 300 وحدة بناء قابلة لإعادة الاستخدام، وتكاملات مع
مصادر بيانات خارجية متنوعة.
إن مجموعة الأدوات منخفضة الكود/بدون كود التي تقدمها Alteryx تجعل من السهل على الفرق المكونة من الأفراد ذوي درجات متفاوتة من الخبرة في علم البيانات
التعاون.
مع ذلك، مع تزايد سهولة استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي في هذه التطبيقات، يجب أن تتوسع قاعدة مستخدميها لتتجاوز محللي الأعمال الذين كانوا في الماضي المستخدمين الرئيسيين لهذه التطبيقات. ونتيجةً لذلك، يُتوقع أن ينخفض باستمرار عدد المستخدمين الذين يتخذون قرارات مبنية على حقائق بشكل أسرع، بدلاً من الاعتماد كليًا على حدسهم الشخصي.
تُروّج منصة التعلم الآلي المُدارة هذه لمفهوم مفاده أن بإمكان غير التقنيين ابتكار حلول تعلم آلي دون الحاجة إلى مهندسين. ولكن عمليًا، عادةً ما يكون مهندسو التعلم الآلي ذوو الخبرة هم الأكثر استخدامًا لهذه الأدوات والخدمات.
