Eeldav masinõpe
Kasuta eeldavat masinõpet, et muuta oma andmed ettevaatlikkuseks
Andmed, mis mõtlevad ette
Igal ettevõttel on kasutamata ajaloolised andmed. Eeldav ML leiab mustreid toimunus ja kasutab neid selleks, et prognoosida, mis järgmiseks tuleb — piisava täpsusega, et tegutseda, mitte ainult jälgida.
OSKI Solutionsis ehitame kohandatud eeldava ML süsteeme nõudluse prognoosimiseks, klientide lahkumise ennustamiseks, anomaaliate tuvastamiseks, riskide hindamiseks ja tegevuste optimeerimiseks. Katame kogu elutsükli — andmete ettevalmistamine, mudelite koolitus, valideerimine, tootmisse juurutamine ja drift'i jälgimine — ning iga mudeli tarnime selgete sooritusnäitajatega, et sa oleksid alati kursis, kui hästi see töötab. Aeg-tundlike juhtumite jaoks kasutame voogedastustoru, mis genereerib prognoose reaalajas andmete põhjal kiirete automaatsete vastustega finants-, logistika- ja kliendisuhtlusalal.
Erinevus ML-is, mis loob väärtust, ja ML-is, mis seda ei tee, seisneb harva algoritmis — see on andmetöötlustorustiku kvaliteet, põhjalikkus valideerimisel ja mudelite ajakohasena hoidmine tegelike tingimustega ajas.
Tööriistad, mida kasutame
ML raamistikud — Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ja XGBoost regressiooni, klassifitseerimise, ajaseeriate ja süvaõppe jaoks — valitud keerukuse ja jõudlusvajaduste põhjal.
Andmed ja omaduste inseneritöö — Apache Spark ja Pandas suures mahus töötlemiseks; Feast ja Tecton ühtlaste, taaskasutatavate omadustepõhiste torude jaoks koolitusel ja teenindusel.
Koolitus ja katsetamine — MLflow ja Weights & Biases eksperimentide jälgimiseks, mudeliversioonide haldamiseks ja reprodutseeritavate koolitusprotsesside jaoks.
Juurutamine ja teenindamine — BentoML, TorchServe ja pilvepõhised lõpp-punktid AWS SageMakeris, Azure ML-is ja Google Vertex AI-s madala latentsusega tootmisteeninduseks.
Jälgimine ja drift'i tuvastamine — Evidently AI ja kohandatud torud mudeli soorituse ja andmete drift'i jälgimiseks koos automaatsete ümberõppe käivitajatega.
Eeldav ML lahendab klassikalisi ärilisi väljakutseid:
Käsitsi andmete prognoosimine
Ebatäpsed prognoosid
Puuduvad teadmised andmetest
Väljakutsed oma eeldava ML lahenduse loomisel
Mudeli täpsusprobleemid
Ebapiisav koolitus võib põhjustada ebausaldusväärseid mudeleid, mis annavad ebatäpseid prognoose.
Andmete turvariskid
Sensitiivsete andmete ebasobiv käitlemine võib viia privaatsusõiguste rikkumiseni või regulatiivsetele nõuetele mittevastavuseni.
Ettearvamatud kulud
Ebaefektiivsed ML süsteemid võivad põhjustada liigseid arvutus- ja hoolduskulusid.
