Oldukça basit bir şekilde, işletmenizin kaynakları optimize etmesi, işbirliğini teşvik etmesi ve verileri şirket genelinde hızlı ve güvenilir bir şekilde dağıtması ve bu verileri gelir hedeflerini tahmin etmek, planlamak ve elde etmek için seçilen araçların kullanılmasıdır.
Doğru araçlarla, günümüzün ortalama bir iş kullanıcısı Business users, öğrenmek, teorileri test etmek ve kararlar vermek için çeşitli kaynaklardan entegre edilmiş verileri kullanarak veri bilimcisi olabilir. İş kullanıcısı, sonuçları tahmin etmek ve verileri analiz etmek için makine öğrenimi yetenekleri ile tasarlanan sistemleri ve çözümleri kullandıkça ortaya çıkan sonuçta Otomatik Makine Öğrenimidir.
Örneğin, tahmini analiz yapma görevini ele alalım. İş kullanıcıları, en iyi uyumu elde etmek ve analiz etmek istedikleri verilerde en uygun algoritmayı kullandıklarından emin olmak için makine öğrenimi ve destekli tahmin modellemesinden yararlanabilir. İş kullanıcıları, verilerdeki kalıpları keşfetmek, IT ekibine veya veri bilimcilerine bağımlı olmadan bilgi edinmelerine yardımcı olacak öneriler almak için AutoML araçlarından yararlanabilir.
Bu öngörülü modelleme özelliği, kullanımı basitleştirmek için otomatik tavsiye ve önerilerle birleştirilmiştir; böylece işletme kullanıcıları, sezgisel, kullanımı kolay bir ortamda sofistike tahmin algoritmalarıyla çalışabilir ve öngörme, regresyon, kümeleme kullanarak, vaka kullanmak için gelişmiş analitik uygulayabilir. Böylelikle müşteri verilerini değerlendirmek, müşterileri satın alma için hedeflemek, çapraz satış fırsatlarını belirlemek, fiyatlandırma ve promosyon hedeflerini optimize etmek ve müşteri tercihlerini, satın alma davranışlarını analiz etmek ve tahmin etmek için kullanılabilir.
AutoML
AutoML, oldukça basit bir şekilde planlamayı destekleyen ve kullanıcıların ince ayar yapmasına ya da tekrar modelleme yapmasına gerek duymadığı makine öğrenme modellerinin uygulanmasına ve gelişmesine olanak tanıyan otomatik özellik, algoritma seçim ve uygulama sürecidir.
31 Ekim 2018'de yayınlanan 'Artırılmış Analitik Verilerin ve Analizin Geleceği' başlıklı raporda, Gartner stratejik planlama varsayımlarını sıraladı: '2020'ye kadar, artırılmış analitik, yeni analitik ve iş zekasının ,veri bilimi ve makine öğrenimi platformları ayrıca yerleşik analitik baskın itici gücü olacak.
Akıllı Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, iş kullanıcılarının yükünü hafifletmeyi sağlar ayrıca 'akıllı' bir çözümün rehberi olarak iş kullanıcılarına yardımını sunarken makine öğrenmesinin esnekliğine ve karmaşıklığına rağmen, öngörücü analitik yapmak için temel iş bilgilerini ve becerilerini kullanmalarına olanak tanır. Sistem, veri kümesini yorumlar, önemli sütunları seçer, kategorileri, türleri ve diğer parametreleri analiz eder en iyi algoritmayı ve analitik tekniği otomatik olarak uygulamak ve veri bilgileri sağlamak için akıllı makine öğrenimini kullanır.
Makine öğrenme algoritmaları, sistemin verileri anlamasına olanak tanır ve kullanıcının analiz etmek istediği verilere dayanarak korelasyon, sınıflandırma, regresyon, tahmin veya hangi teknikle alakalı olursa olsun uygular. Sonuçlar, verilere en uygun görselleştirme türleri kullanılarak görüntülenir ve yorumlanarak basit doğal bir dilde sunulur. Bu kesintisiz tahminleme süreci, ticari kullanıcıların verileri tahmin veya gelişmiş beceriler olmadan hızlı ve kolay bir şekilde seçmesini, analiz etmesini sağlar.
Geçmişte bu tür gelişmiş analizler tam zamanlı, eğitimli bir veri bilimcisinin gerçekleştirdiği işlerden biriydi. Günümüzde artırılmış veri bilimi ve makine öğrenimi, veri bilimi, tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminin kilit yönlerini otomatikleştirmekte ve demokratikleştirmektedir. Gelişmiş analitik modeller kullanarak analistlerin ve veri bilimcilerin veri üretilmesi, yönetilmesi ve işbirliği yapılması ihtiyacını azaltmaktadır. AutoML ve destekli öngörülü modelleme geliştikçe, iş kullanıcıları ve destekledikleri kuruluşlar, artan üretkenlik, gelişmiş bilgi yönetimi ve daha rafine planlama, tahminler ve sonuçlardan faydalanacaktır.