carrot carrot carrot Change Centers x cognizanti collaborators create-folder Data Science Decisive Infrastructure download download edit Email exit Facebook files folders future-of-work global sourcing industry info infographic linkedin location Mass Empowerment Mobile First our-latest-thinking pdf question-mark icon_rss save-article search-article search-folders settings icon_share smart-search Smart Sourcing icon_star Twitter Value Webs Virtual Capital workplace Artboard 1

Please visit the COVID-19 response page for resources and advice on managing through the crisis today and beyond.

Cognizant.com

Norway

No Results.

Did you mean...

Or try searching another term.

Automatisert maskinlæring

Hva er automatisert maskinlæring?

Automatisert maskinlæring (AutoML) er prosessen med å løse virkelige utfordringer ved å automatisere AI-basert maskinlæring — som bruker statistiske teknikker eller algoritmer for å gjøre det mulig for en datamaskin å bli bedre på det den gjør. AutoML kjører hele maskinlæringsområdet fra ende til ende, fra rå datasett til distribuerbar maskinlæringsmodell.

AutoML-programvare automatiserer flere maskinlæringsfunksjoner, inkludert å oppdage mønstre og strukturer, finne uvanlige datapunkter, forutsi verdier og kategorier og løse en rekke problemer.

Hva er forretningsfordelene ved automatisert maskinlæring?

Blant de mange forretningsfordelene med AutoML er:

  • Å la bedrifter konsumere og forstå veldig store datamengder fra en rekke kilder.
  • Gjør det mulig for ikke-eksperter å enkelt implementere maskinlæringsmodeller, teknikker og løsninger, og frigjør organisasjonens datavitere til å fokusere på mer komplekse problemer.
  • Å akselerere leveransen av enklere løsninger som ofte leverer bedre enn manuelt utformede modeller.
  • Å løse flere forretningsproblemer raskere ved å automatisere manuelle, kjedelige oppgaver — som å sammenligne dusinvis av modeller for å avdekke innsikt og prediksjoner — som ellers vil kreve uker eller måneder med arbeid av dataforskere.
  • Å forbedre datavitenskapelig avkastning ved å utnytte den institusjonelle kunnskapen til data scientists og unngå tidsbruken og kostnaden som kreves for å skape verdi.

Utvalgt innhold om automatisert maskinlæring
Fire måter evolusjonær AI kan utvide AIs problemløsningskapasitet
Å akselerere maskinlæring som en tjeneste
Maskinlæring: Den første salven i forretningsrevolusjonen som er AI

Tilbake til

Ordliste
BRANSJER
TJENESTER

KONSULENTTJENESTER
LATEST THINKING
OM COGNIZANT
ORDLISTE
INFORMASJON TIL LEVERANDØRER