De voordelen van Automated Machine Learning voor jouw organisatie

Automated Machine Learning (AutoML) biedt een gouden oplossing voor bedrijven die meer uit hun data willen halen, maar die niet de experts in huis hebben om daar uren in te investeren. AutoML is dé manier om dit gat te overbruggen. De techniek zorgt ervoor dat je de modellen die je nodig hebt voor data analyse binnen je bedrijf, veel sneller kunt bouwen. In dit artikel bekijken we de voordelen en de toepassingsmogelijkheden van AutoML. Maar daarvoor moeten we natuurlijk eerst kijken naar wat AutoML precies is en hoe het zich verhoudt tot Machine Learning.

Wat is Machine Learning?

Machine Learning (ML) is een vorm van Artificial Intelligence (AI) en focust zich op technieken waarmee computers ingevoerde data en patronen gebruiken om te leren en conclusies te trekken. Hoewel de computer dus een hoop werk doet, is een grote tijdsinvestering van experts bij Machine Learning onmisbaar. Terwijl het werk dat deze mensen moeten verrichten in de praktijk vaak niet eens zo spannend is. Het grootste deel van hun tijd zijn deze zeer specifieke en hoogopgeleide experts namelijk kwijt aan het selecteren, structureren en voorbereiden van data. Het is een arbeidsintensief proces dat steeds weer herhaald moet worden om tot de modellen te komen die van waarde zijn voor je business.

Automated Machine Learning versus Machine Learning

Tegenover Machine Learning staat tegenwoordig Automated Machine Learning. Deze techniek maakt het mogelijk om alle hierboven genoemde routineuze en tijdrovende werkzaamheden te outsourcen aan machines. Hierdoor boek je hetzelfde resultaat in veel minder tijd. Bovendien is het bij AutoML ook mogelijk het proces aan te sturen door mensen die geen expert zijn op het gebied van Machine Learning. Met de schaarste die er op de arbeidsmarkt is door de toenemende vraag naar data scientists en ML experts, is het geen overbodige luxe om met techniek te werken waarvoor je niet volledig van deze groep ondervertegenwoordigde professionals afhankelijk bent.

Voordelen Automated Machine Learning

Je vergeet het in deze tijden van sterke focus op technologische innovatie bijna, maar uiteindelijk is techniek er alleen maar om je business te ondersteunen. Oftewel: je data analyse is niet je core business. Je data analyse dient slechts je core business. Je hebt er als ondernemer dus baat bij om te kiezen voor techniek die zo efficiënt mogelijk werkt.

Dan kunnen je analisten hun cognitieve energie namelijk weer volledig gebruiken om na te denken over business problemen in plaats van eindeloos veel repetitieve werkzaamheden te verrichten voordat de techniek zijn werk kan doen. Onder elkaar gezet, levert Automated Machine Learning de volgende voordelen op voor je bedrijf.

De toepassingen van AutoML

De toepassingen van AutoML zijn eindeloos! Maar we geven je graag een idee van wat er allemaal mogelijk is.

1. Forecasting op basis van cijfers

Als ondernemer wil je natuurlijk weten waar je naartoe werkt. ML engineers en data scientists gebruiken time-series forecasting om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Hiervoor analyseren ze data en bekijken ze hoe bepaalde waarden zich door de tijd heen ontwikkelen. Het is een complex proces waar normaal gesproken veel tijd en werk in gaat zitten. Met name het destilleren van de juiste signalen en het bepalen welk effect eerdere gebeurtenissen hebben op de toekomst, is ingewikkeld.

ML modellen automatiseren

ML modellen moet je normaal gesproken doorlopend handmatig herbouwen en actualiseren. AutoML daarentegen automatiseert het hele proces van forecasting. Hierbij neemt het ook het ontdekken van toekomstige voorspellende signalen, waarden en parameters mee. In andere woorden: AutoML past het model steeds aan de nieuwe situatie aan. Hierdoor heb je er veel minder omkijken naar. Classificeren, algoritmes selecteren, modellen testen en modellen tunen: AutoML kan het allemaal zelf.

2. Forecasting op basis van woorden

Denk jij bij data meteen aan cijfers? Dat is niet zo gek: veel mensen en zeker veel ondernemers zijn gefixeerd op getallen. Toch is onze samenleving uiteindelijk ook (en misschien wel vooral!) gebouwd op taal. Bijna alle communicatie gebeurt met taal. En niet alleen de inhoud maar ook de toon en de woordkeuze bevatten informatie die van onschatbare waarde is. Alleen is taal op grote schaal voor mensen misschien nóg wel moeilijker te kwalificeren dan grote datasets met cijfers.

Natural Language Processing

Net zo goed als dat ML betekenis kan destilleren uit grote datasets die bestaan uit cijfers, kunnen machines ook taal lezen en begrijpen. Dit noem je Natural Language Processing. Hiermee bouw je modellen die grote verzamelingen documenten scannen op belangrijke informatie en daar zelfs een sentiment uit destilleren. Net als mensen, maar dan op veel grotere schaal en zonder zich te verliezen in eigen subjectieve connotaties. Denk je eens in welke mogelijkheden dit biedt om bijvoorbeeld inzicht te krijgen in de impact van een bepaald nieuwsfeit of de lancering van een bepaald product op de reputatie van je bedrijf.

Trendskout AutoML

AI-modellen worden bepaald door algoritmes, datatransformaties en parameters, die je alle drie op elkaar moet afstemmen voor de beste prestaties. De keuze en wisselwerking tussen algoritme, dataverwerking en parametrisatie voert de Trendskout AutoML zelfstandig uit. Dat versnelt het volledige proces: van conceptualisering tot oplevering van een performante toepassing voor AI en Deep Learning. Neem voor meer informatie gerust contact met ons op!

Blijf ook op de hoogte van het laatste nieuws over AI

"*" geeft verplichte velden aan

GDPR*
Dit veld is voor validatiedoeleinden en moet ongewijzigd gelaten worden.

Hoe halen organisaties meerwaarde uit AI en Machine Learning?

Ontvang toegang tot ons Resource Center met interessante business cases gratis in je mailbox.

Deel op Facebook
Deel op Twitter
Deel op LinkedIn
Deel op Pinterest
Delen via e-mail