V posledných rokoch zmenilo strojové učenie (ML) podniky tým, že poskytuje dáta-driven poznatky a zjednodušuje operácie. Avšak nedostatok expertov schopných vytvárať a nasadzovať zložité modely strojového učenia zostáva podstatnou prekážkou. Našťastie však vznik nástrojov bez nutnosti programovania pre strojové učenie democratizoval túto technológiu a umožnil ne-technickým používateľom využívať jej kapacity bez písania kódu.
Nástroje bez nutnosti programovania pre strojové učenie disponujú intuitívnymi vizuálnymi rozhraniami, automatizačnými funkciami a preddefinovanými šablónami, ktoré umožňujú obchodným používateľom s obmedzenými skúsenosťami v oblasti vedy o dátach trénovať, vyhodnocovať a využívať modely strojového učenia. Tieto nástroje zmenili rôzne odvetvia a umožnili spoločnostiam robiť informované rozhodnutia, automatizovať opakujúce sa úlohy a optimalizovať procesy.
Napríklad Netflix využíva strojové učenie na odporúčanie filmov a televíznych relácií, čím zlepšuje zapojenie zákazníkov. Marketingoví experti môžu využiť nástroje bez nutnosti programovania pre strojové učenie na vyhodnotenie predaja a predpovedanie potenciálu konverzie. Finančné oddelenia môžu pomocou týchto nástrojov predpovedať rast príjmov a vyhodnocovať riziko úverovej neschopnosti. V oblasti logistiky môžu analytici využívať modely strojového učenia na identifikáciu optimálnych dopravných trás na základe viacerých faktorov. Podľa McKinseyho by automatizácia mohla do roku 2030 vygenerovať až 3 bilióny dolárov pridanej hodnoty.
Aby sa vyriešila nedostatok talentu, spoločnosti sa môžu obrátiť na nástroje bez nutnosti programovania pre strojové učenie, ktoré umožňujú používateľom s minimálnym skúsenostiam v programovaní vytvárať a nasadzovať modely. Jedným takýmto nástrojom je Amazon SageMaker Canvas, ktorý disponuje metódou potiahni a pusti a preddefinovanými modelmi. To podporuje ne-technické tímy a zároveň uvoľňuje vyškolených odborníkov v oblasti dátových vied na komplexnejšie úlohy.
Avšak tvorba modelov strojového učenia je iba začiatok. Spoločnosti sa tiež musia sústrediť na efektívne interpretovanie a komunikovanie výsledkov príslušným zainteresovaným stranám. Je kľúčové investovať do náboru, školenia a zdokonalovania personálu, aby bolo možné úspešne implementovať a optimalizovať iniciatívy umelou inteligenciou a strojovým učením.
Aj keď sa spoločnosti zapájajú do potenciálnych výhod nástrojov bez nutnosti programovania pre strojové učenie, musia sa tiež vyhnúť možným úskaliam. Musia sa brať do úvahy etické obavy týkajúce sa algoritmického skreslenia, nedostatku ľudskej kontroly pri automatizovanom rozhodovaní a problémov týkajúcich sa zabezpečenia a ochrany súkromia dát. Navyše existuje riziko strát pracovných miest, ale toto riziko je možné zmieriť pomocou ponuky odborného vzdelávania a pridelenia nových úloh pre zamestnancov.
Celkovo nástroje bez nutnosti programovania pre strojové učenie demokratizujú umelú inteligenciu a strojové učenie, prinášajú nové možnosti ne-technickým používateľom a zvyšujú inováciu a efektivitu vo vnútri spoločností. Spolupráca medzi odborníkmi v oblasti a technickými tímami je nevyhnutná pre využitie plného potenciálu tejto rýchlo sa rozvíjajúcej technológie. Investovaním do kontinuálneho vzdelávania sa môžu spoločnosti držať kroku a zabezpečiť, že praktikanti budú mať najnovšie poznatky o pokrokoch v oblasti umelej inteligencie.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br