3 maneiras de criar seu próprio modelo de IA

O artigo '3 maneiras de criar seu próprio modelo de IA' é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Os analistas de dados e outros profissionais de negócios podem evitar os principais obstáculos de codificação com plataformas no-code ou low-code.
• Plataformas como Google AutoML, H2O.ai e Azure AutoML automatizam o processo de treinamento, incluindo seleção de recursos, ajuste de hiperparâmetros e avaliação do modelo.

Criar seu próprio modelo de IA oferece uma infinidade de benefícios. Os analistas de dados podem adaptar as previsões para incorporar conhecimentos específicos do domínio e podem refinar os modelos para atender às necessidades em constante evolução dos negócios. Construir um modelo de IA também libera a criatividade, permitindo que os construtores encontrem a solução ideal para suas necessidades específicas. Quer você seja um especialista em codificação ou um iniciante completo, aqui estão três maneiras de construir seu primeiro modelo de IA.

Você pode escolher a que melhor se adapta aos seus casos de uso, pilha de tecnologia, sistemas existentes e tipos de dados.

Plataformas no-code/low-code (As mais fáceis)

Os analistas de dados e outros profissionais de negócios podem contornar os principais obstáculos de codificação com plataformas no-code ou low-code. Pecan oferece um teste gratuito onde os analistas podem criar um modelo em minutos.

Essa abordagem é simples, comparável a comprar vários bolos e glacês de sabores diferentes para encontrar o melhor sabor, em vez de cozinhar do zero. Ela permite que os usuários se concentrem no valor comercial final da modelagem preditiva sem se prender aos detalhes do processo.

Criar um modelo de IA se torna tão simples quanto arrastar, soltar e clicar. Com orientação completa ao longo do processo, qualquer pessoa pode projetar fluxos de trabalho, conectar fontes de dados comerciais comuns e configurar os parâmetros do modelo.

Para a Pecan, os usuários precisam apenas conhecerSQLpara aproveitar seus dados para modelagem preditiva.

Embora faltem a flexibilidade das plataformas low-code, essas soluções continuam poderosas, entendendo rapidamente os esquemas de dados relevantes, fazendo previsões e orientando decisões. Elas são ideais para tomada de decisões em tempo real e implantação rápida sem as complicações da codificação.

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AutoML (O meio-termo)

Se as plataformas no-code são como comprar um bolo de designer e a programação é como cozinhar do zero, o aprendizado de máquina automatizado (AutoML) é comparável a usar uma mistura para bolo. Basta adicionar os ingredientes líquidos, misturar e assar.

É uma abordagem equilibrada, oferecendo conveniência e personalização. Plataformas como Google AutoML, H2O.ai e Azure AutoML automatizam o processo de treinamento, incluindo seleção de recursos, ajuste de hiperparâmetros e avaliação do modelo. Embora essas plataformas simplifiquem o processo até certo ponto, os usuários ainda se beneficiam de conhecimento do domínio e experiência técnica para obter resultados ideais.

Programação tradicional e bibliotecas de machine learning (As mais difíceis)

Os usuários dominam Python e bibliotecas populares como scikit-learn, TensorFlow ouPyTorch?

Se sim, eles podem usar suas habilidades de codificação para criar seu próprio modelo de IA. Essa abordagem é como cozinhar um bolo do zero (sem receita!): é preciso considerar ingredientes, medidas precisas e tempos de cozimento. Isso envolve tentativa e erro, experimentando até a perfeição.

Como analistas de dados ou cientistas de dados experientes, os usuários podem aplicar suas habilidades em pré-processamento de dados, seleção de algoritmos, treinamento e avaliação. Esse método é ideal para criar modelos diretamente implementáveis dentro das organizações, mas requer habilidades técnicas avançadas e proficiência em linguagens de programação.