Phân tích & Thử nghiệmTrí tuệ nhân tạoNền tảng CRM và Dữ liệu

DataRobot: Nền tảng học máy tự động dành cho doanh nghiệp

Nhiều năm trước, tôi đã phải thực hiện một phân tích tài chính khổng lồ cho công ty của mình để dự đoán liệu việc tăng lương có thể làm giảm tình trạng nghỉ việc của nhân viên, chi phí đào tạo, năng suất và đạo đức tổng thể của nhân viên hay không. Tôi nhớ đã chạy và thử nghiệm nhiều mô hình trong nhiều tuần, tất cả đều kết luận rằng sẽ tiết kiệm được. Giám đốc của tôi là một người tuyệt vời và yêu cầu tôi quay lại kiểm tra họ một lần nữa trước khi chúng tôi quyết định tăng lương cho vài trăm nhân viên. Tôi quay lại và chạy lại các con số… với kết quả tương tự.

Tôi đã đưa Giám đốc của mình đi dạo qua các mô hình. Anh ấy nhìn lên và hỏi, “Bạn có đặt cược công việc của mình vào điều này không?”… Anh ấy rất nghiêm túc. "Đúng." Sau đó, chúng tôi đã tăng mức lương tối thiểu cho nhân viên của mình và tiết kiệm chi phí đã tăng gấp đôi trong năm. Các mô hình của tôi đã dự đoán câu trả lời đúng, nhưng không có tác động tổng thể. Vào thời điểm đó, đó là điều tốt nhất tôi có thể làm với Microsoft Access và Excel.

Nếu tôi có sức mạnh tính toán và khả năng học máy hiện nay, tôi sẽ có câu trả lời trong vài giây và dự đoán chính xác về việc tiết kiệm chi phí với sai số tối thiểu. dữ liệuRobot sẽ không có gì ngắn của một phép lạ.

DataRobot tự động hóa toàn bộ vòng đời mô hình hóa, cho phép người dùng nhanh chóng và dễ dàng xây dựng các mô hình dự đoán chính xác cao. Thành phần duy nhất cần có là sự tò mò và dữ liệu - các kỹ năng viết mã và học máy là hoàn toàn tùy chọn!

DataRobot là nền tảng dành cho Người học việc về Khoa học Dữ liệu, Nhà phân tích kinh doanh, Nhà khoa học dữ liệu, Giám đốc điều hành, Kỹ sư phần mềm và Chuyên gia CNTT để tạo, kiểm tra và cải thiện mô hình dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng. Đây là video tổng quan:

Quy trình sử dụng DataRobot rất đơn giản:

  1. Nhập dữ liệu của bạn
  2. Chọn biến mục tiêu
  3. Xây dựng hàng trăm mô hình trong một cú nhấp chuột
  4. Khám phá các mô hình hàng đầu và nhận thông tin chi tiết
  5. Triển khai mô hình tốt nhất và đưa ra dự đoán

Theo DataRobot, Ưu điểm của chúng bao gồm:

  • tính chính xác - Trong khi tự động hóa và tốc độ thường đi kèm với chất lượng, DataRobot cung cấp duy nhất trên tất cả các mặt đó. DataRobot tự động tìm kiếm thông qua hàng triệu tổ hợp thuật toán, các bước xử lý trước dữ liệu, chuyển đổi, tính năng và điều chỉnh các thông số để có mô hình học máy tốt nhất cho dữ liệu của bạn. Mỗi mô hình là duy nhất - được tinh chỉnh cho mục tiêu dự đoán và tập dữ liệu cụ thể.
  • Tốc độ - DataRobot có một công cụ lập mô hình song song khổng lồ có thể mở rộng quy mô lên hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn máy chủ mạnh mẽ để khám phá, xây dựng và điều chỉnh các mô hình học máy. Bộ dữ liệu lớn? Bộ dữ liệu rộng? Không vấn đề gì. Tốc độ và khả năng mở rộng của mô hình hóa chỉ bị giới hạn bởi các tài nguyên tính toán do DataRobot xử lý. Với tất cả sức mạnh này, công việc từng mất hàng tháng nay đã hoàn thành chỉ trong vài giờ.
  • Dễ sử dụng - Giao diện dựa trên web trực quan cho phép mọi người tương tác với một nền tảng rất mạnh mẽ, bất kể trình độ kỹ năng và kinh nghiệm học máy. Người dùng có thể kéo và thả sau đó để DataRobot thực hiện tất cả công việc hoặc họ có thể viết các mô hình của riêng mình để nền tảng đánh giá. Hình ảnh hóa tích hợp, chẳng hạn như Model X-Ray và Feature Impact, cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc nhất và sự hiểu biết hoàn toàn mới về doanh nghiệp của bạn.
  • Hệ sinh thái - Bắt kịp với hệ sinh thái ngày càng phát triển của các thuật toán học máy chưa bao giờ dễ dàng đến thế. DataRobot liên tục mở rộng tập hợp khổng lồ các thuật toán đa dạng, tốt nhất từ ​​R, Python, H20, Spark và các nguồn khác, mang đến cho người dùng bộ công cụ phân tích tốt nhất để dự đoán các thách thức. Với một cú nhấp chuột đơn giản vào nút Bắt đầu, người dùng có thể triển khai các kỹ thuật mà họ chưa từng sử dụng trước đây hoặc thậm chí có thể không quen thuộc.
  • Triển khai nhanh chóng - Các mô hình dự đoán tốt nhất có ít hoặc không có giá trị tổ chức trừ khi chúng được vận hành nhanh chóng trong doanh nghiệp. Với DataRobot, việc triển khai các mô hình cho các dự đoán có thể được thực hiện bằng một vài cú nhấp chuột. Không chỉ vậy, mọi mô hình do DataRobot xây dựng đều xuất bản điểm cuối API REST, giúp việc tích hợp trong các ứng dụng doanh nghiệp hiện đại trở nên dễ dàng. Các tổ chức hiện có thể thu được giá trị kinh doanh từ việc học máy trong vài phút, thay vì chờ đợi hàng tháng để viết mã tính điểm và xử lý cơ sở hạ tầng cơ bản.
  • Cấp doanh nghiệp - Giờ đây, việc học máy ảnh hưởng đến số lượng quy trình kinh doanh ngày càng tăng, việc coi nó như một công cụ của nhà phát triển không còn là tùy chọn với các biện pháp bảo vệ tối thiểu về bảo mật, quyền riêng tư và tính liên tục của doanh nghiệp. Trên thực tế, điều quan trọng là một nền tảng để xây dựng và triển khai các mô hình phải được củng cố, có thể tin cậy và tích hợp tốt với hệ sinh thái công nghệ trong một tổ chức.

Lên lịch trình diễn trực tiếp của DataRobot

Douglas Karr

Douglas Karr là CMO của mởINSIGHTS và người sáng lập ra Martech Zone. Douglas đã giúp hàng chục công ty khởi nghiệp MarTech thành công, đã hỗ trợ thẩm định hơn 5 tỷ USD trong các thương vụ mua lại và đầu tư của Martech, đồng thời tiếp tục hỗ trợ các công ty triển khai và tự động hóa các chiến lược tiếp thị và bán hàng của họ. Douglas là một chuyên gia và diễn giả về chuyển đổi kỹ thuật số và MarTech được quốc tế công nhận. Douglas cũng là tác giả đã xuất bản sách hướng dẫn của Dummie và sách lãnh đạo doanh nghiệp.

Bài viết liên quan

Back to top
Đóng

Đã phát hiện ra khối quảng cáo

Martech Zone có thể cung cấp cho bạn nội dung này miễn phí vì chúng tôi kiếm tiền từ trang web của mình thông qua doanh thu quảng cáo, liên kết đơn vị liên kết và tài trợ. Chúng tôi sẽ đánh giá cao nếu bạn xóa trình chặn quảng cáo của mình khi bạn xem trang web của chúng tôi.