Na skróty
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to dziedziny, które zmieniają sposób, w jaki korporacje analizują dane i podejmują decyzje. Aktualnie narzędzia oferują coraz bardziej zaawansowane możliwości automatyzacji tych procesów. Pozwalają więc użytkownikom na oszczędność czasu i zasobów. Jednym z takich narzędzi, które zdobywa uznanie na rynku, jest platforma DataRobot.
DataRobot AI jest zautomatyzowaną platformą, która pomaga szybko i wydajnie wdrażać modele predykcyjne. Automatyzuje ona proces uczenia maszynowego. Dzięki temu jej użytkownicy mogą skupić się na interpretowaniu wyników oraz podejmowaniu decyzji opartych na danych.
DataRobot to w pełni otwarta platforma i rozległy ekosystem, który generuje rzeczywistą wartość biznesową. Platforma zapewnia wszystkie narzędzia niezbędne do budowania, wdrażania oraz zarządzania zarówno generatywnymi, jak i predykcyjnymi rozwiązaniami AI. Generatywne koncentrują się na tworzeniu nowych treści. Z kolei predykcyjne mają na celu przewidywanie przyszłych zdarzeń.
Zdj. 1. Oficjalna strona internetowa DataRobot
Źródło: https://www.datarobot.com/
Pierwszym krokiem jest przesłanie swojego zestawu danych. Możesz to zrobić z komputera, połączyć się z chmurą (np. AWS, Google Cloud) lub bazą danych, taką jak SQL. DataRobot obsługuje popularne formaty plików, w tym CSV, Excel i JSON. Po wczytaniu danych platforma automatycznie zajmuje się ich wstępnym przetwarzaniem: usuwa braki, radzi sobie z danymi kategorycznymi i wykonuje inne zadania przygotowawcze. Dzięki temu Twoje informacje są od razu gotowe do szkolenia modelu. Bez potrzeby wykonywania ręcznej pracy.
DataRobot automatycznie tworzy nowe cechy na podstawie przesłanych danych. Pomaga to zwiększyć predykcyjną moc modeli. W efekcie Twoje modele zyskują dostęp do bardziej wartościowych predyktorów. Przekłada się to na lepsze wyniki.
Po przygotowaniu danych platforma automatycznie testuje i trenuje wiele różnych modeli uczenia maszynowego. Od drzew decyzyjnych i maszyn gradient boosting po sieci neuronowe. DataRobot równocześnie sprawdza setki modeli, wykorzystując zaawansowane techniki, aby ocenić ich skuteczność.
Po treningu DataRobot udostępnia szczegółowe raporty na temat wydajności każdego modelu. Możesz analizować takie wskaźniki, jak macierz pomyłek czy krzywa ROC, aby dokładnie zrozumieć, jak działa każdy z nich.
Automatyzacja (AutoML) w Data Robot pozwala na szybkie budowanie i wdrażanie modeli, eliminując konieczność ręcznego testowania wielu algorytmów. Można więc oszczędzić czas i zasoby. Łatwy w obsłudze interfejs sprawia, że platforma jest dostępna zarówno dla naukowców zajmujących się danymi, jak i analityków biznesowych. Umożliwia ona szerszy dostęp do zaawansowanej analizy. Duże agencje SEO często wykorzystują narzędzia DataRobot w swojej pracy!
Zdj. 2. Interfejs Data Robot
Źródło: https://www.datarobot.com/platform/new/datarobot-fall-2023/
Wbudowane narzędzia, takie jak analiza ważności cech, pomagają zrozumieć, dlaczego model wykonuje określone przewidywania. Zwiększa to zaufanie do wyników. Wdrażanie modeli jest szybkie i proste dzięki integracji z systemami za pomocą API. A ciągłe monitorowanie i optymalizacja pomagają utrzymać wysoką wydajność w zmieniających się warunkach.
Jednym z głównych minusów DataRobot APP jest natomiast wysoki koszt. Może być on barierą dla mniejszych firm lub indywidualnych użytkowników. Mimo intuicyjnego interfejsu, platforma wymaga też pewnej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Może to stanowić wyzwanie dla osób początkujących.
Automatyzacja ogranicza też możliwość personalizacji modeli. Może być to problemem w przypadku bardziej skomplikowanych projektów wymagających niestandardowych rozwiązań. Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych również mogą być istotne. Szczególnie w sektorach operujących na wrażliwych informacjach.
Zawodowy copywriter, pasjonat SEO, przedsiębiorca. Specjalizuje się w treściach dotyczących marketingu internetowego. Miłośnik nowinek technologicznych. Kiedy nie pracuje, latem rekreacyjnie biega, a zimą morsuje.