Unser drittes SnapLogic Tech Open House am 20. Juni war eine Nacht des Lernens ... des maschinellen Lernens, um genau zu sein. Zusammen mit Jump Ananpiriyakul, unserem Experten für maschinelles Lernen, habe ich über maschinelles Lernen gesprochen und demonstriert, wie es auf der SnapLogic-Plattform eingesetzt werden kann. Unsere Präsentation behandelte die Bedeutung des maschinellen Lernens und gab einen Überblick darüber, wie es in SnapLogic zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit eingesetzt wird. Ich glaube, dass alle Unternehmen jeder Größe direkt oder indirekt die Vorteile des maschinellen Lernens nutzen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein strategischer Einsatz von maschinellem Lernen kann die Kundenerfahrung, die Kundenbindung und die Geschäftsprozesse verbessern und den menschlichen Intellekt freisetzen, um sich auf interessantere Probleme zu konzentrieren.
Der SnapLogic Machine Learning Showcase
Wir haben den SnapLogic Labs Machine Learning Showcase vorgestellt und gezeigt, wie SnapLogic zur Lösung verschiedener klassischer Machine Learning-Probleme eingesetzt werden kann, darunter die Klassifizierung von Irisblüten, die Handschrifterkennung und die Objekterkennung.
Wir gaben eine Einführung in das Problem des maschinellen Lernens bei der Klassifizierung und in zwei beliebte Algorithmen zur Lösung der Klassifizierung: Entscheidungsbäume und neuronale Netze. Nachdem wir gezeigt hatten, wie man mit der SnapLogic-Plattform Modelle erstellt und einsetzt, erhielt jeder Teilnehmer ein Testkonto und Zugang zu Beispielpipelines für maschinelles Lernen.
Während des praktischen Teils führten wir die Teilnehmer durch die Entwicklung einer SnapLogic-Pipeline, die eine Stimmungsanalyse für öffentlich verfügbare Yelp-Bewertungen durchführen kann. Wir stellten eine Beispielpipeline vor und gingen dann durch die Schritte zur Replikation der Pipeline. Die Gäste konnten die Pipelines für maschinelles Lernen validieren und ausführen, und einige konnten ihre eigenen Pipelines für die Stimmungsanalyse erstellen, um anhand des Textes festzustellen, ob die Bewertungen negativ oder positiv waren.
Maschinelles Lernen ist unglaublich populär und hat das Potenzial, Geschäftsprozesse und die Interaktion zwischen Mensch und Computer zu verändern. Eine Herausforderung besteht darin, die Einführung des maschinellen Lernens zu skalieren, da nicht jedes Unternehmen ein Team von promovierten Datenwissenschaftlern einstellen kann. Der derzeitige Ansatz besteht natürlich darin, eine Menge Mathematik, Statistik und Programmierung zu lernen, aber wie während des Tech Open House gezeigt wurde, gibt es Möglichkeiten, ohne Programmierkenntnisse loszulegen, indem man einfach die visuelle Schnittstelle von SnapLogic und unsere Snaps zum maschinellen Lernen verwendet.
Mehr zu unseren Überlegungen zum maschinellen Lernen in den kommenden Monaten. In der Zwischenzeit können Sie sich über zukünftige SnapLogic Tech Open House Termine informieren. Wir freuen uns immer darauf, weitere Entdeckungen und Experimente rund um unsere technologischen Fortschritte mit Ihnen zu teilen.
