Sta arrivando il giorno in cui tutti dovranno sfruttare l'apprendimento automatico (ML) per rimanere competitivi. Ma gli approcci tradizionali allo sviluppo e alla produzione di machine learning stanno ostacolando gli sforzi di molti. Gli approcci tradizionali sono lenti, pesanti per il codice e ripetitivi, e sono privi di self-service.

In questo ebook mettiamo in evidenza le aree del ciclo di vita dell'apprendimento automatico in cui l'esigenza di self-service è più sentita. Esponiamo i difetti degli approcci tradizionali all'apprendimento automatico in quattro fasi chiave:

• Acquisizione dei dati: Raccolta dei dati per la creazione dei set di dati di addestramento
• Esplorazione e preparazione dei dati: Profilazione, pulizia, organizzazione, etichettatura e trasformazione dei dati in preparazione all'addestramento del modello.
• Formazione e valutazione dei modelli: Creazione, addestramento e valutazione incrociata dei modelli di apprendimento automatico
• Implementazione del modello: Implementazione dei modelli di apprendimento automatico in un contesto reale

Una soluzione self-service per il ML riduce la noiosa codifica manuale, riduce il lavoro ripetuto e favorisce la collaborazione tra data scientist, data engineer e IT/DevOps durante l'intero ciclo di vita dell'apprendimento automatico. Consente di creare più rapidamente un maggior numero di modelli ad alto impatto.

Scaricate l'ebook completo "L'alba del machine learning self-service: Fixing the flaws of traditional ML development" per scoprire come accelerare i progetti di machine learning con il self-service.