على الرغم من صعوبة تصنيف البيانات وتطوير تعلم آلي ، إلا أن إدارة هذه النماذج في بيئة الإنتاج قد تكون أكثر صعوبة. تُعدّ ممارسات علم البيانات ضرورية لتحديد تحيز النموذج، وإعادة تدريبه من خلال تحديث مجموعات البيانات، وتحسين الأداء، وصيانة منصات التكنولوجيا الأساسية. وبدون هذه الممارسات، قد تُنتج النماذج نتائج خاطئة تُؤثر بشكل كبير على العمل.
تطوير نماذج جاهزة للإنتاج ليس بالأمر الهين. فبحسب دراسة في مجال التعلم الآلي، لم تقم 55% من الشركات بتطبيق نماذجها في بيئة الإنتاج، بينما احتاجت 40% منها إلى أكثر من 30 يومًا لنشر نموذج. ومع النجاح، تظهر تحديات جديدة، وقد أقرّ 41% من المشاركين في الاستطلاع بصعوبة تغيير نماذج التعلم الآلي وضمان إمكانية تكرار نتائجها.
الدرس المستفاد هنا هو أن حواجز جديدة تظهر مع نشر نماذج التعلم الآلي في الإنتاج واستخدامها في العمليات التجارية.
كانت إدارة النماذج وعملياتها في السابق تمثل تحديًا لفرق علوم البيانات الأكثر تقدمًا. وتشمل المهام الآن ما يلي:
• أتمتة إعادة تدريب النماذج.
• التنبيه عند حدوث انحراف كبير.
• التعرف على متى تتطلب النماذج ترقيات.
• مراقبة نماذج التعلم الآلي للإنتاج بحثًا عن الانحرافات.
مع ازدياد استثمار المؤسسات في التعلم الآلي، تتزايد الحاجة إلى رفع مستوى الوعي بإدارة النماذج وعملياتها.
والخبر السار هو أن برنامج Alteryx يبسط إدارة النماذج وتشغيلها لفرق علوم البيانات.
تحتاج إلى تحليل بياناتك والعوامل الخارجية ذات الصلة، مثل الاستضافة والمنافسة والخصائص النفسية والموقع الجغرافي. يمنحك هذا التحليل الذكي لبيانات الأعمال ما تحتاجه للاستفادة من فرص السوق الاستراتيجية، والتفوق على منافسيك، وزيادة إيرادات أعمالك الحالية.
هنا برنامج Alteryx . ونتيجة لذلك، فإن مصدرك الوحيد للتحليلات الاستراتيجية هو برنامج يوفر لك ذكاء الأعمال والبيانات والتحليلات التي تحتاجها لاتخاذ قرارات واثقة ومستنيرة.
يوفر برنامج Alteryx حلاً متعمقاً للحصول على رؤى عميقة في غضون ساعات، وليس أسابيع، من خلال عرض بيانات تحليلية متقدمة ومدمجة باستخدام
مخطط سير عمل بديهي.
من خلال الجمع بين مزيج البيانات واستخدام أساليب التحليل التنبؤي، تعمل Alteryx على تعزيز أنشطة محللي البيانات في سير العمل من خلال
تطبيقات إعداد التقارير والتصور والتحليل.
غالباً ما تضطر الشركات إلى استخدام أدوات وخدمات مختلفة لإدارة حلول التعلم الآلي بشكل شامل، بما في ذلك:
• أدوات هندسة البرمجيات لكتابة وصيانة التعليمات البرمجية؛
• أدوات إدارة البيانات لتنظيف البيانات وتعديلها ومراقبتها وتأمينها؛
• أدوات إنشاء لوحات 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.
وبالتالي، يمكن اعتبار أدوات مثل Alteryx بمثابة مستوى أعلى من التجريد يوفر مزيدًا من التوحيد على حساب المرونة مقارنة باستخدام
الأدوات ذات المستوى الأدنى مباشرة.
Alteryx هي منصة تحليلية تُشبه حلول لوحات المعلومات مثل Tableau، ولكنها تتضمن مكونات تعلّم آلي متكاملة. وتركز على توفير بدائل خالية من البرمجة للتعلّم الآلي والتحليلات المتقدمة وغيرها من الميزات التي تتطلب عادةً كتابة أكواد برمجية.
Alteryx هو حل أكثر شمولاً يوفر التعلم الآلي والتحليلات بدون كتابة أكواد، وإدارة البيانات، ومكونات لوحة المعلومات.
تُساعد منصة Alteryx، بفضل خبرتها في التحول الرقمي ووصولها إلى الأسواق العالمية، المؤسسات على الوصول إلى الحلول بشكل أسرع. توفر منصة Alteryx أتمتة شاملة لعمليات التحليلات والتعلم الآلي وعلوم البيانات. وهذا يُتيح للمؤسسات والأفراد تعزيز ذكائهم الرقمي ومشاركة ابتكاراتهم على مستوى المؤسسة، مما يُسرّع من تحقيق نتائج أعمال ملموسة.
استنادًا إلى إطار عمل AutoML، يقدم Alteryx Machine Learning لمحللي الأعمال وعلماء البيانات نهجًا إرشاديًا لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) من خلال برنامج الوصول المبكر الخاص به، وهو برنامج مفتوح المصدر يقوم بإنشاء عناصر لنماذج الذكاء الاصطناعي (AI) تُعرف باسم الميزات من مجموعات بيانات متعددة.
يتضمن Alteryx Machine Learning أيضًا مستودعًا مدمجًا لتخزين الخصائص لإدارة هذه البيانات، وقدرة آلية لتوليد الرؤى تُسهّل الكشف عن العوامل والعلاقات الخفية داخل مجموعات البيانات، بالإضافة إلى التكامل مع أداة Alteryx لأتمتة مهام إعداد البيانات المجمعة. علاوة على ذلك، يتضمن أكثر من 300 وحدة بناء قابلة لإعادة الاستخدام، وتكاملات مع
مصادر بيانات خارجية متنوعة.
إن مجموعة الأدوات منخفضة التعليمات البرمجية/بدون تعليمات برمجية التي توفرها Alteryx تجعل من السهل على فرق الأفراد ذوي درجات متفاوتة من الخبرة في علوم البيانات
التعاون.
مع ذلك، ومع ازدياد سهولة الوصول إلى إمكانيات الذكاء الاصطناعي في هذه التطبيقات، لا بد من توسيع قاعدة مستخدميها لتشمل فئات أخرى غير محللي الأعمال الذين كانوا تاريخياً المستخدمين الرئيسيين لها. ونتيجة لذلك، من المتوقع أن يتراجع عدد المستخدمين الذين يتخذون قرارات مبنية على الحقائق بشكل أسرع، بدلاً من الاعتماد فقط على الحدس الناتج عن الخبرة الشخصية.
تروّج هذه المنصة المُدارة للتعلم الآلي لفكرة أن بإمكان غير المتخصصين تقنياً إنشاء حلول للتعلم الآلي دون الحاجة إلى مهندسين. ولكن في الواقع، عادةً ما يكون مهندسو التعلم الآلي ذوو الخبرة هم الأكثر نجاحاً في استخدام هذه الأدوات والخدمات.
