Los científicos de datos expertos ya están solicitando inteligencia synthetic y aprendizaje automático para acelerar el alcance y la escala de las decisiones basadas en datos en organizaciones estratégicas. Estos equipos de ciencia de datos están obteniendo tremendos resultados: millones de dólares ahorrados, nuevos clientes adquiridos y nuevas innovaciones que crean una ventaja competitiva.
Otras organizaciones recién están descubriendo cómo aplicar la IA para acelerar los plazos de experimentación y encontrar los mejores modelos para producir resultados.
Científicos de datos están en demanda: la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. predice que el empleo de científicos de datos crecerá un 36 por ciento para 2031,1 mucho más rápido que el promedio para todas las ocupaciones. Los científicos de datos también son algunos de los roles laborales mejor pagados, por lo que los científicos de datos deben mostrar rápidamente su valor al obtener resultados reales de la manera más rápida, segura y precisa posible.
Con el objetivo de ayudar Ciencia de los datos los equipos aprenden sobre la aplicación de IA y ML, robotic de datos comparte útiles blogs educativos basados en el trabajo con las empresas más estratégicas del mundo. Como líder en la aplicación de inteligencia synthetic y aprendizaje automático a problemas de datos complejos, los equipos técnicos de DataRobot crean blogs que explican la oportunidad de acelerar la experimentación, entregar modelos en producción más rápidamente y mejorar las decisiones comerciales basadas en datos.
Discover estos 10 blogs populares que ayudan a los científicos de datos a tomar mejores decisiones sobre los datos.
Adoptar un enfoque de varios niveles para la gestión del riesgo de modelo
Servicios financieros los clientes están liderando el camino en la creación de procesos de gobierno de IA consistentes. Comprender por qué las organizaciones necesitan un enfoque triple para mitigar el riesgo entre múltiples dimensiones del ciclo de vida de la IA y qué significa la gestión del riesgo de modelo para las empresas impulsadas por la IA de hoy. leer el weblog.
Mejore las tasas de conversión de clientes con IA
Escalar las decisiones impulsadas por IA brinda a las organizaciones un impacto más rápido y más amplio. En una explicación paso a paso de un caso de uso relevante, que explica cómo un minorista puede dirigirse al cliente correcto con los incentivos correctos, vea cómo la IA puede mejorar las tasas de respuesta en ofertas como cupones al acelerar y escalar el proceso de experimentación y desarrollo de modelos. leer el weblog.
Pronóstico de collection temporales a escala con Google BigQuery y DataRobot
Las nuevas funciones de pronóstico y una integración mejorada de DataRobot con Google BigQuery ayudan a los científicos de datos a crear modelos con mayor velocidad, precisión y confianza. Obtenga información sobre cómo aprovechar grandes conjuntos de datos de Google BigQuery a gran escala Pronóstico de collection temporales modelos en el Plataforma de inteligencia synthetic DataRobot. leer el weblog.
Cómo Mannequin Observability proporciona una vista de 360° de los modelos en producción
En un mundo que cambia rápidamente, ¿cómo rastrean los científicos de datos la integridad de los modelos en producción? Vea cómo usar DataRobot Mannequin Observability para rastrear el servicio, la deriva, los datos de predicción, los datos de entrenamiento y las métricas personalizadas para mantener los modelos y las predicciones relevantes en un mundo que cambia rápidamente. Lee el weblog.
IA explicable para decisiones transparentes
Para ayudar a mejorar la confianza en la IA, el Plataforma de inteligencia synthetic DataRobot incluye funciones de explicabilidad que muestran el por qué y el cómo de las decisiones tomadas sobre experimentos y modelos en diferentes niveles granulares. Aprenda a verificar la explicabilidad a lo largo del experimento y el ciclo de vida del modelo. leer el weblog.
Cree e implemente modelos segmentados
Cree pronósticos granulares en un gran volumen de modelos de collection temporales sin tanto trabajo guide. El gerente de productos Nathaniel Daly explica cómo usar el modelado segmentado, una solución lista para usar que permite a los usuarios definir manualmente los segmentos dentro de su conjunto de datos en grupos relevantes para predecir con mayor precisión el objetivo mediante el aprendizaje de patrones específicos del segmento. Por ejemplo, se puede pedir al modelo que tenga en cuenta patrones específicos de “país” mientras predice las ventas a nivel “world”. Lee el weblog.
MLOps ayuda a mitigar los imprevistos en los proyectos de IA
Los científicos de datos están continuamente impresionados con MLOps de DataRobot funciones para IA continua y el marco Challenger – Champion. Una vez que DataRobot ha determinado un modelo óptimo, la IA continua ayuda a garantizar que el modelo implementado actualmente sea siempre el mejor, incluso cuando el mundo cambia a su alrededor. leer el weblog.
Sea creativo con pronósticos de IA en condiciones económicas cambiantes
Nube de IA de DataRobot ofrece una función de agrupamiento de collection temporales lista para usar y de un extremo a otro que aumenta su pronóstico de IA mediante la identificación de grupos o agrupaciones de collection con un comportamiento idéntico. La agrupación en clústeres de collection temporales le permite detectar automáticamente nuevas formas de segmentar sus collection a medida que las condiciones económicas cambian rápidamente en todo el mundo. leer el weblog.
Cómo integrar DataRobot y Apache Airflow para flujos de trabajo de orquestación y MLOps
La orquestación de Apache Airflow proporciona una solución fácil pero poderosa para integrar las capacidades de DataRobot en canalizaciones más grandes, combinar con otros servicios, limpiar datos y almacenar o publicar los resultados. MLOps de DataRobot y Airflow brindan una solución confiable para volver a entrenar y volver a implementar sus modelos según un cronograma, en la degradación del rendimiento del modelo o usando un sensor que activa la canalización en presencia de nuevos datos. leer el weblog.
Los científicos de datos de diferentes conjuntos de habilidades aprenden IA – ML a través de blogs técnicos
Ya sea que haya estado usando IA durante varios años o que sea nuevo en los conceptos, discover el weblog de DataRobot para obtener concepts e instrucciones.
Obtenga más consejos sobre inteligencia synthetic y aprendizaje automático en el weblog de datarobot.
1 Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU.
Sobre el Autor
Director sénior de advertising de productos y carteras, DataRobot
Penny Gralewski es directora sénior de advertising de productos y carteras en DataRobot. Con una larga carrera en advertising de tecnología empresarial, ha trabajado con clientes de Fortune® 10 a SMB, además de gestionar proyectos de advertising con proveedores de servicios, integradores de sistemas globales y las compañías de nube más grandes del mundo. Como comercializadora basada en datos, aprecia el poder de la IA para conectar mejor a las personas con información útil y valiosa que ayuda a resolver los desafíos comerciales.
