Sempre più organizzazioni sono alla ricerca di modi per incrementare il valore aziendale con l'apprendimento automatico (ML), una forma pratica di intelligenza artificiale (AI). Ma gli approcci convenzionali allo sviluppo e all'implementazione di modelli di ML ostacolano i loro sforzi. I metodi tradizionali sono lenti, richiedono molto codice e competenze specialistiche. Inoltre, i data scientist e i data engineer sono costretti a dedicare un tempo esorbitante alle attività di integrazione dei dati, come la loro raccolta e preparazione.
Ecco perché abbiamo creato SnapLogic Data Science, una soluzione self-service che semplifica l'intero ciclo di vita dell'apprendimento automatico. SnapLogic Data Science include tre nuovissimi Snap Pack che accelerano i progetti di ML.
Snap Pack per la preparazione dei dati ML
I data scientist e i data engineer devono eseguire una serie di operazioni di integrazione dei dati per creare set di dati di formazione impeccabili. Devono raccogliere, organizzare, pulire, trasformare ed etichettare i dati. Queste attività sono fondamentali per garantire la raccolta di dati veramente rappresentativi, ma sono anche tra le più lunghe e richiedono molte iterazioni.
ML Data Preparation Snap Pack offre un'alternativa visiva drag-and-drop alla preparazione dei dati, liberando tempo per gli aspetti più strategici del processo di sviluppo dell'apprendimento automatico.
Gli snap del pacchetto Snap ML Data Preparation consentono di eseguire rapidamente diverse operazioni di preparazione dei dati specifiche per l'apprendimento automatico. È possibile convertire rapidamente dati categorici in dati numerici, generare insiemi di dati campione utilizzando algoritmi di campionamento, pulire i valori mancanti e molto altro ancora, il tutto con una codifica minima o nulla.
Dedicate più tempo alla creazione di modelli di ML efficaci e meno tempo alle banali attività di integrazione con lo Snap Pack ML Data Preparation.
ML Analytics Snap Pack
Per creare un modello di apprendimento automatico con un'elevata precisione di previsione, è necessario addestrarlo con molti dati di alta qualità. Ma i dati non devono essere solo puliti, ma anche pertinenti al problema che si vuole risolvere con il modello. È qui che entra in gioco lo Snap Pack ML Analytics. Questo Snap Pack consente di analizzare i dati in modo da poter selezionare, tra l'altro, i dati di addestramento giusti per il modello.
Con ML Analytics Snap Pack è possibile profilare i dati e generare informazioni statistiche per il set di dati in ingresso. La profilazione aiuta a individuare gli errori, a comprendere la struttura della distribuzione dei dati e a determinare se si desidera utilizzare determinate tecniche di preparazione dei dati per campionare, scalare e pulire il set di dati.
Ottenete rapidamente informazioni dai vostri dati con lo Snap Pack ML Analytics.
ML Core Snap Pack
Come per altre parti del ciclo di vita dell'apprendimento automatico, la costruzione, l'addestramento e la valutazione (test) di un modello comportano una grande quantità di codice manuale che richiede molto tempo. In questa fase sono necessari sviluppatori con competenze in Python, Scala e altri linguaggi di programmazione, talvolta difficili da trovare. Ad esempio, per un algoritmo che ingerisce e decifra i dati di addestramento, un data scientist deve codificare a mano una o più pipeline di integrazione. Questa fase del processo di apprendimento automatico è anche altamente iterativa, il che significa che i data scientist finiscono per scrivere gli stessi script più e più volte.
Lo Snap Pack ML Core, come gli altri contenuti in SnapLogic Data Science, fornisce un'interfaccia visiva drag-and-drop per la costruzione, l'addestramento e la validazione di modelli di apprendimento automatico.
Gli snap di ML Core consentono di implementare facilmente diversi algoritmi all'avanguardia basati su librerie open source mature (ad esempio, regressione lineare, albero decisionale, Naive Bayes e altri algoritmi). Ma non siete obbligati a usare i nostri algoritmi preconfezionati se non volete. È invece possibile scrivere Python nativo in Jupyter Notebook e renderlo operativo in SnapLogic. Infine, gli Snap di questo Snap Pack consentono anche di addestrare e validare rapidamente (cross-validate) il modello.
Sfruttate l'ML Core Snap Pack per semplificare la fase di formazione e valutazione dei modelli nel ciclo di vita dell'apprendimento automatico.
Iniziare oggi con l'apprendimento automatico
SnapLogic Data Science e i nuovi Snap Pack ML in esso contenuti possono aumentare notevolmente la produttività di data scientist, citizen data scientist e data engineer. Di conseguenza, le organizzazioni che utilizzano SnapLogic Data Science vedranno aumentare la velocità e il successo dei loro progetti di ML. Iniziate a utilizzare SnapLogic Data Science, in combinazione con la piattaforma di integrazione intelligente di SnapLogic, e date il via ai vostri progetti di apprendimento automatico oggi stesso.
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