DataRobot: एंटरप्राइज ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म

DataRobot मशीन लर्निंग

वर्षों पहले, मुझे अपनी कंपनी के लिए यह अनुमान लगाने के लिए एक बड़ा वित्तीय विश्लेषण करना था कि क्या वेतन वृद्धि कर्मचारी मंथन, प्रशिक्षण लागत, उत्पादकता और समग्र कर्मचारी नैतिकता को कम कर सकती है। मुझे याद है कि हफ्तों तक कई मॉडलों को चलाना और परीक्षण करना, सभी निष्कर्ष निकालते हैं कि एक बचत होगी। मेरे निर्देशक एक अविश्वसनीय आदमी थे और मुझे कुछ सौ कर्मचारियों के लिए वेतन बढ़ाने का फैसला करने से पहले एक बार और उन्हें वापस जाने के लिए कहा। मैं लौट आया और फिर से नंबर चलाए ... उसी परिणाम के साथ।

मैंने अपने निर्देशक को मॉडलों के माध्यम से चलाया। उसने देखा और पूछा, "क्या आप इस पर अपना काम करेंगे?" ... वह गंभीर था। "हाँ।" हमने बाद में अपने कर्मचारियों के न्यूनतम वेतन को बढ़ाया और लागत बचत वर्ष के दौरान दोगुनी हो गई। मेरे मॉडल ने सही उत्तर की भविष्यवाणी की थी, लेकिन समग्र प्रभाव से दूर थे। उस समय, यह सबसे अच्छा था जिसे मैं Microsoft Access और Excel दे सकता था।

अगर मेरे पास आज कंप्यूटिंग शक्ति और मशीन सीखने की क्षमता उपलब्ध थी, तो मुझे सेकंड में जवाब देना होगा, और न्यूनतम त्रुटि के साथ लागत बचत का सटीक पूर्वानुमान। डेटारोबोट किसी चमत्कार से कम नहीं होता।

DataRobot संपूर्ण मॉडलिंग जीवनचक्र को स्वचालित करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को अत्यधिक सटीक पूर्वानुमान मॉडल बनाने में आसानी होती है। केवल आवश्यक सामग्री जिज्ञासा और डेटा हैं - कोडिंग और मशीन लर्निंग कौशल पूरी तरह से वैकल्पिक हैं!

डेटारोबोट डेटा साइंस अपरेंटिस, बिजनेस एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, एक्जीक्यूटिव, सॉफ्टवेयर इंजीनियर और आईटी प्रोफेशनल्स के लिए डेटा मॉडल को जल्दी और आसानी से बनाने, परीक्षण करने और सुधारने का एक प्लेटफॉर्म है। यहाँ सिंहावलोकन वीडियो है:

DataRobot के उपयोग की प्रक्रिया सरल है:

  1. अपना डेटा डालें
  2. लक्ष्य चर का चयन करें
  3. एक क्लिक में सैकड़ों मॉडल बनाएं
  4. शीर्ष मॉडल का अन्वेषण करें और अंतर्दृष्टि प्राप्त करें
  5. सबसे अच्छे मॉडल को नियुक्त करें और भविष्यवाणियां करें

DataRobot के अनुसार, उनके फायदे शामिल हैं:

  • शुद्धता - स्वचालन और गति आमतौर पर गुणवत्ता की कीमत पर आते हैं, DataRobot विशिष्ट रूप से उन सभी मोर्चों पर वितरित करता है। DataRobot स्वचालित रूप से आपके डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एल्गोरिदम, डेटा प्रीप्रोसेसिंग चरणों, परिवर्तनों, सुविधाओं और ट्यूनिंग मापदंडों के लाखों संयोजनों के माध्यम से खोज करता है। प्रत्येक मॉडल अद्वितीय है - विशिष्ट डेटासेट और भविष्यवाणी लक्ष्य के लिए ठीक-ठीक।
  • गति - DataRobot में एक व्यापक समानांतर मॉडलिंग इंजन है जो मशीन लर्निंग मॉडल का पता लगाने, बनाने और ट्यून करने के लिए सैकड़ों या हजारों शक्तिशाली सर्वरों को स्केल कर सकता है। बड़े डेटासेट? वाइड डेटासेट? कोई दिक्कत नहीं है। मॉडलिंग की गति और मापनीयता केवल DataRobot के निपटान में कम्प्यूटेशनल संसाधनों द्वारा सीमित है। इस सारी शक्ति के साथ, जो काम करने में महीनों लगते थे, वह अब कुछ ही घंटों में खत्म हो जाएगा।
  • उपयोग में आसानी - सहज ज्ञान युक्त वेब-आधारित इंटरफ़ेस कौशल-स्तर और मशीन सीखने के अनुभव की परवाह किए बिना किसी को भी बहुत शक्तिशाली मंच के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। उपयोगकर्ता ड्रैग-एंड-ड्रॉप कर सकते हैं, फिर DataRobot को सभी काम करने दें या वे प्लेटफॉर्म द्वारा मूल्यांकन के लिए अपने स्वयं के मॉडल लिख सकते हैं। बिल्ट-इन विज़ुअलाइज़ेशन, जैसे कि मॉडल एक्स-रे और फ़ीचर इम्पैक्ट, आपके व्यवसाय की गहरी अंतर्दृष्टि और एक पूरी नई समझ प्रदान करते हैं।
  • पारिस्थितिकी तंत्र - मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के बढ़ते पारिस्थितिकी तंत्र को ध्यान में रखते हुए यह कभी आसान नहीं रहा। DataRobot लगातार आर, पायथन, एच 20, स्पार्क और अन्य स्रोतों से विविध, सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास एल्गोरिदम के अपने विशाल सेट का विस्तार कर रहा है, जिससे उपयोगकर्ताओं को भविष्य कहनेवाला चुनौतियों के लिए विश्लेषणात्मक उपकरणों का सबसे अच्छा सेट मिलता है। स्टार्ट बटन के एक साधारण क्लिक के साथ, उपयोगकर्ता उन तकनीकों को तैनात कर सकते हैं जिनका उन्होंने पहले कभी उपयोग नहीं किया है या वे भी परिचित नहीं हो सकते हैं।
  • तेजी से तैनाती - जब तक वे व्यवसाय के भीतर तेजी से संचालित नहीं होते हैं, तब तक सबसे अच्छा पूर्वानुमान मॉडल का कोई संगठनात्मक मूल्य नहीं होता है। DataRobot के साथ, भविष्यवाणियों के लिए मॉडल की तैनाती कुछ माउस-क्लिक के साथ की जा सकती है। इतना ही नहीं, DataRobot द्वारा बनाया गया प्रत्येक मॉडल एक REST API समापन बिंदु प्रकाशित करता है, जो इसे आधुनिक एंटरप्राइज़ एप्लिकेशन के भीतर एकीकृत करने के लिए एक हवा बनाता है। संगठन अब स्कोरिंग कोड लिखने और अंतर्निहित बुनियादी ढांचे से निपटने के लिए महीनों के बजाय मशीन सीखने से व्यापार मूल्य प्राप्त कर सकते हैं।
  • एंटरप्राइज़-ग्रेड - अब जब मशीन सीखना व्यावसायिक प्रक्रियाओं की बढ़ती संख्या को प्रभावित करता है, तो इसे न्यूनतम सुरक्षा, गोपनीयता और व्यवसाय निरंतरता सुरक्षा उपायों के साथ एक डेवलपर के उपकरण के रूप में व्यवहार करने के लिए वैकल्पिक नहीं है। वास्तव में, यह महत्वपूर्ण है कि मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए एक मंच को कठोर किया जाता है, पर भरोसा किया जा सकता है और एक संगठन के भीतर प्रौद्योगिकियों के पारिस्थितिकी तंत्र के साथ अच्छी तरह से एकीकृत किया जा सकता है।

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