Die Anfänge des maschinellen Lernens im Selbststudium: Behebung der Schwächen traditioneller ML-Ansätze

Der Tag wird kommen, an dem jeder das maschinelle Lernen (ML) nutzen muss, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch traditionelle Ansätze für die Entwicklung und Produktion von maschinellem Lernen vereiteln die ML-Bemühungen vieler. Traditionelle Ansätze sind langsam, code-lastig und wiederholend - sie bieten keine Selbstbedienung.

In diesem E-Book beleuchten wir die Bereiche des Lebenszyklus des maschinellen Lernens, in denen der Bedarf an Selbstbedienung am größten ist. Wir zeigen die Schwachstellen herkömmlicher ML-Ansätze in vier Schlüsselphasen auf:

• Datenerfassung: Sammeln von Daten zur Erstellung von Trainingsdatensätzen
• Datenexploration und -aufbereitung: Profiling, Bereinigung, Organisation, Kennzeichnung und Umwandlung von Daten als Vorbereitung für die Modellschulung
• Modellschulung und -bewertung: Aufbau, Training und Kreuzvalidierung von Modellen für maschinelles Lernen
• Modell-Einsatz: Operationalisierung von Modellen des maschinellen Lernens in einer realen Umgebung

Eine Self-Service-Lösung für ML reduziert die mühsame manuelle Programmierung, verringert die Anzahl der Wiederholungen und fördert die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und IT/DevOps während des gesamten Lebenszyklus von Machine Learning. Sie ermöglicht es Ihnen, eine größere Anzahl von hochwirksamen Modellen schneller zu erstellen.

Laden Sie das vollständige E-Book "Die Anfänge des maschinellen Lernens mit Selbstbedienung: Behebung der Schwächen der traditionellen ML-Entwicklung", um zu erfahren, wie Sie Ihre maschinellen Lernprojekte mit Self-Service beschleunigen können.