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【110年 解決方案】 行動貝果讓AI像Excel一樣簡單高效 提升數據分析力

甚麼是AutoML(自動化機器學習),與ML(傳統數據分析)有何不同?需要先來進一步釐清。

傳統的機器學習必須經過資料清理、資料前處理、特徵工程、特徵選擇、演算法選擇、模型建立、模型訓練、參數調整,再到評估結果,產出模型應用。過程中,一但參數有問題,必須從新選擇演算法、重新建立模型等,來來回回重複上百次。若萬一有了新的資料,所有的步驟都要重走一遍。 透過自動化機器學習,模型應用的產出過程只需要經過資料清理、特徵工程、數據建模及模型評估等四大步驟的自動化,即可達到模型應用,即使需要蒐集新資料,也能透過自動化機器學習達成,省時又省力。

ML與AutoML之比較    資料來源:行動貝果有限公司

▲ML與AutoML之比較 資料來源:行動貝果有限公司

AutoML是一種能夠讓機器學習模型開發中耗時的反覆工作自動化的程序,這讓相對缺乏AI人才的中小型企業,也能自己打造客製化的機器學習模型。近年來,國際大廠紛紛搶入這塊市場,包括Google於2018年發表的Cloud AutoML,以及雲端運算龍頭AWS在2019年推出AutoPilot,AutoML已然成為主流學習服務的標準配備,從網頁化介面、免程式開發及工作流程視覺化管理等,服務發展面向越來越多元。

行動貝果(MoBagel )是一群由頂尖資料科學家、工程師、產品專案管理師組成的專業團隊,團員來自各地名校,包括美國史丹佛、柏克萊、牛津、台灣大學等,同時也曾獲選參與矽谷知名加速器500 Startup、獲選參加日本SoftBank Innovation Program、也在Nokia的Open Innovation Challenge中得名。

行動貝果Decanter AI平台,讓分析專案從兩個月縮短至兩天

行動貝果專攻資料科學和機器學習技術,在2016年研發自動化機器學習分析工具Decanter AI,迄今已幫助超過100家的企業將AI導入重要的決策中,分析專案從兩個月縮短到兩天。服務過的領域包含零售、電信、製造、金融等產業。

行動貝果有限公司副總經理林昱申表示,Decanter AI讓AI像Excel一樣簡單高效,可以提升企業數據分析生產力。使用者不需要先具備深厚的專業知識與經驗,透過簡單的超作介面,就能進行自動化機器學習來作資料分析與預測。

使用Decanter AI有簡單三步驟: 步驟一、將數據整理成csv格式 ;步驟二、上傳至DecanterAI設定預測目標 步驟;三、Decanter AI自動建模,獲得預測成果 。部署方式可以在公有雲,也可落地到企業端的私有雲,內部資料上傳之後,即可建模使用。
 

DecanterAI使用三步驟,簡單又方便

▲DecanterAI使用三步驟,簡單又方便

AutoML的優點是能夠自動化訓練大量模型、調整參數、產出最佳模型,快速部署、快速導入,在新冠肺炎病毒(COVID-19)疫情之後,各行各業面臨新的市場變局,必須透過快速、便捷的數位工具進行數位轉型。

行動貝果近年來,持續推動DecanterAI平台的優化與建立產業資料建模分析能力,並產生實質效果。如中華電信運用平台針對攜碼客戶進行盲測,並進行數據分析,有效降低用戶的離網率並提高客戶留存率。國內龍頭食品大廠,由於飲品有效期,加上冷鏈的生產與銷量情況必須完全整握,才能降低庫存與損耗等問題,在導入DecanterAI平台之後,除了可精準預測市場需求量,根據效期數據分析生產及配銷數量,也有助於降低倉儲物流成本。

AutoML產業應用多元廣泛 未來發展潛力大

行動貝果認為,AutoML在產業應用十分廣泛多元,包括製造業所困擾的員工離職預測、生產需量預測及營收績效預測;智慧零售業的門市客流預測、商品補貨預測、會員促銷預測;電信業的客戶流失預測、潛客名單預測;金融業的理財精準行銷、信用卡盜刷偵測及保險申辦快審,甚至於房地實價預測、停電災損預測等,都有助於解決產業的經營困境,創造新的商業模式。

AutoML產業應用多元,涵蓋製造、零售、金融等產業     資料來源:行動貝果有限公司

▲AutoML產業應用多元,涵蓋製造、零售、金融等產業 資料來源:行動貝果有限公司

AutoML導入期需要花費多少時間與準備?林昱伸表示,在實際做法上,自動化機器學習企業導入進程包括四大期間:

一、 準備期:協同企業討論聚焦商業痛點,協助定義分析命題,並提供資料科學專業建議與最適解決方案,為期兩周左右時間。

二、 驗證期:以小範圍試點專案快速驗證分析成效,確保命題設定、數據品質、分析流程、預測技術等面向,作為後續實務應用與放大之基礎。需要花費三周時間。

三、 導入期:依企業需求支援雲端或本地端產品部署。提供操作與維運教學、Help Center、數據分析顧問諮詢、企業培訓課程等產品導入服務,需時一個月以上。

四、 應用期:分析/數據團隊可透過產品通用介面執行各項AI專案,快速落地。並可透過API串接預測引擎,依實務場景開發應用模組,此一為應用最後階段,耗費時間較多,需時長達數月之久。

然而,行動貝果與SI夥伴進行系統整合專案流程,由SI夥伴進行商業命題討論,及提供資料集,隨後進行資料健檢與Baseline模型,據此,行動貝果提供資料診斷報告,確認試點專案命題之後產出需求規劃書,就進入專案執行階段,模型建立、優化及提供分析報告。與SI業者進行系統整合,一方面優化處理模組開發,另一方面使用API串接數據源與輸出預測結果,導入企業的場域,有效解決企業在面臨數位轉型中的命題。

展望未來,Decanter AI平台上將持續開發各項AI創新應用服務,與產業上中下游如企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、商業分析(BI)與電子商務平台(EC)等夥伴,以共創、共享與利他的方式極大化生態圈效益。

(本文源自於「AI Engineering線上小聚」內容精選整理)

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