4 платформы машинного обучения для эффективной прогнозной аналитики

С каждым годом технологический сектор испытывает приток новых модных словечек. В связи с этим растущим притоком технологические лидеры по всему миру должны держать свои предприятия в готовности адаптировать и импровизировать существующую среду, чтобы справиться с развивающимися технологиями. Одной из таких технологий, которая произвела революцию в деловом мире, является машинное обучение.

Эта технология позволяет предприятиям создавать несколько моделей, таких как прогнозная аналитика и предписывающая аналитика. Однако основная проблема, которую должна решить каждая организация, заключается в том, какая платформа машинного обучения будет лучшей для их бизнеса? Итак, давайте посмотрим:

Предиктивная аналитика на переднем крае роста бизнеса

Сегодня почти каждая организация ищет возможности прогнозной аналитики. Это приводит к растущему интересу к таким технологиям, как большие данные и искусственный интеллект. Согласно некоторым опросам, примерно 90% компаний считают прогнозную аналитику важным активом для роста своего бизнеса. Однако лишь немногие респонденты внедрили предиктивную аналитику. Так почему же прогнозная аналитика стала такой требовательной? Какие преимущества он дает вашему бизнесу? И каковы лучшие инструменты прогнозной аналитики, которые могут помочь вашему бизнесу оставаться впереди конкурентов?

Теперь давайте рассмотрим некоторые платформы машинного обучения, которые могут помочь организациям получить эффективную прогнозную аналитику для своего бизнеса.

1. Студия РапидМайнер

RapidMiner предлагает уникальное сочетание анализа данных и индивидуального развития бизнеса. Инструмент известен как необязательный для кода; предприятия могут быстро выполнять свои задачи с помощью многоразовых кодов. Важной особенностью этого инструмента прогнозной аналитики является то, что он позволяет организациям автоматизировать процесс отчетности на основе времени или каналов, которые можно активировать с помощью удобной панели инструментов. Инструмент позволяет предприятиям импортировать свои наборы данных в существующую среду и экспортировать те же наборы данных в другие программы, используя более 60 собственных интеграций.

2. Среда выполнения машинного обучения Databricks

Databricks’ MLFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая позволяет организациям отслеживать и управлять всеми жизненными циклами машинного обучения. Платформа позволяет организациям проводить эксперименты с любой библиотекой машинного обучения, фреймворком или языком и автоматически отслеживать параметры, показатели, код и модели каждого эксперимента. Кроме того, это также позволяет предприятиям обнаруживать и перемещать модели машинного обучения, такие как прогнозная аналитика, из экспериментов в онлайн-тестирование и производство.

3. Машинное обучение Microsoft Azure

Azure Machine Learning — это облачная платформа, которая позволяет разработчикам создавать, обучать и развертывать модели искусственного интеллекта и прогнозной аналитики. Microsoft постоянно совершенствует свою платформу машинного обучения, чтобы позволить платформе добавлять новые функции и функции. Недавно компания объявила об изменениях в Машинном обучении Azure. Эти изменения включают открытые наборы данных, улучшенный визуальный интерфейс, автоматизированный ML-UX и Data Box с FPGA.

4. Блокнот Юпитер

Блокнот Jupyter — одна из наиболее широко используемых платформ машинного обучения с открытым исходным кодом в мире. Платформа обеспечивает скорость и точность обработки и мониторинга данных. Поскольку платформа поддерживает три языка, а именно. Julia, Python и R специалистам по данным становится легко создавать модели прогнозной аналитики на основе данных, собранных из различных источников. Кроме того, платформа позволяет пользователям хранить и обмениваться живыми кодами в виде блокнотов.

Давайте посмотрим на вопросы, упомянутые выше;

История успеха клиента: как мы улучшили привлечение клиентов и коэффициент конверсии с помощью ИИ

Загрузить сейчас

Как прогнозная аналитика стала обязательной функциональностью для организаций?

Согласно отчету Allied Market Research, рынок предиктивной аналитики в 2019 году оценивался примерно в 7,32 млрд долларов США. Прогнозируется, что к концу 2027 года этот рынок превысит "35,45 млрд долларов США». В отчете также говорится, что в течение прогнозируемого периода с 2020 по 2027 год на рынке ожидается среднегодовой темп роста в 21,9%. Рост рынка является атрибутом повышения осведомленности организаций о большом объеме данных. Более того, гонка за сбором, обработкой и мониторингом данных для получения устойчивого результата для клиента привела к росту спроса на прогнозную аналитику в различных организациях.