Học máy

Máy học và phân tích chuyển đổi dữ liệu lịch sử thành dự báo chính xác, trao quyền cho các doanh nghiệp dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai. Điều này cho phép ra quyết định chủ động, sáng suốt trong tất cả các hoạt động.

Các giải pháp của Siemens cho phép bạn:

• Xây dựng mô hình dự đoán một cách dễ dàng: Sử dụng máy học tự động (AutoML) để nhanh chóng tạo các mô hình dự báo bán hàng, dự đoán sự thất bại của khách hàng và hơn thế nữa, thường chỉ với một vài cú nhấp chuột và không cần mã hóa mở rộng.
• Khám phá các động lực kinh doanh chính: Xác định các mẫu ẩn và các yếu tố ảnh hưởng trong dữ liệu của bạn để hiểu lý do tại sao một số sự kiện nhất định có khả năng xảy ra.
• Tối ưu hóa hoạt động và nâng cao quyết định: Dự báo nhu cầu, ngăn ngừa thất bại và hợp lý hóa chuỗi cung ứng với các dự đoán đáng tin cậy. AI có thể giải thích được của chúng tôi đảm bảo bạn hiểu logic đằng sau những dự báo này, xây dựng lòng tin và cho phép lập kế hoạch chiến lược tự tin.
• Trao quyền cho tất cả các cấp độ kỹ năng: Các công cụ trực quan của chúng tôi cho phép cả nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh cộng tác và triển khai các mô hình dự đoán, thúc đẩy cách tiếp cận thống nhất để phân tích.

Bằng cách tận dụng máy học và phân tích, tổ chức của bạn có thể chuyển từ chiến lược phản ứng sang chiến lược dự đoán, thúc đẩy đổi mới và lợi thế cạnh tranh.

Học máy giúp tăng cường đáng kể việc ra quyết định kinh doanh bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn, chính xác hơn và tự động hóa các phân tích phức tạp.

Các giải pháp của Siemens giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách:

• Khám phá những thông tin chi tiết ẩn: Các thuật toán xử lý dữ liệu khổng lồ để tiết lộ các xu hướng và bất thường tinh tế, cung cấp một cái nhìn toàn diện về doanh nghiệp của bạn.
• Cung cấp dự đoán chính xác: Học hỏi từ dữ liệu lịch sử để tạo ra các dự báo có độ tin cậy cao về nhu cầu thị trường, hành vi của khách hàng và hiệu quả hoạt động, giảm sự không chắc chắn.
• Tự động hóa và phân tích quy mô: Hợp lý hóa các quy trình phân tích với các chức năng tự động như AutoML, cung cấp thông tin chi tiết nhanh hơn về các dự án mà không cần nỗ lực thủ công nhiều.
• Đảm bảo AI có thể giải thích được: Hiểu tại sao dự đoán được đưa ra, không chỉ là chúng là gì. Sự tập trung của chúng tôi vào khả năng giải thích xây dựng niềm tin vào đầu ra của mô hình, trao quyền cho hành động tự tin.
• Trao quyền cho tất cả người dùng: Giao diện trực quan cho phép cả nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh đóng góp và giải thích các mô hình, giúp tất cả những người ra quyết định chính có thể truy cập thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu.

Bằng cách tích hợp máy học, bạn chuyển đổi dữ liệu thô thành một tài sản chiến lược, dẫn đến các quyết định sáng suốt, hiệu quả và có tác động hơn trong toàn tổ chức của bạn.

Học máy không mã cho phép người dùng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy mà không cần viết bất kỳ mã lập trình truyền thống nào. Thay vào đó, nó tận dụng giao diện người dùng đồ họa trực quan (GUI), chức năng kéo và thả và các quy trình tự động.

Các giải pháp của Siemens thể hiện cách tiếp cận này bằng cách:

• Trao quyền cho người dùng doanh nghiệp: Làm cho AI nâng cao có thể truy cập được cho các nhà phân tích kinh doanh và chuyên gia miền, bất kể kiến thức mã hóa.
• Tăng tốc phát triển: Tăng tốc đáng kể toàn bộ vòng đời học máy, từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình, để có thông tin chi tiết nhanh hơn.
• Cung cấp giao diện trực quan trực quan: Cung cấp quy trình làm việc thân thiện với người dùng để kết nối dữ liệu, chọn thuật toán và đánh giá kết quả một cách tương tác.
• Chức năng tự động hóa (AutoML): Tự động hóa các tác vụ phức tạp như kỹ thuật tính năng và lựa chọn thuật toán để đảm bảo hiệu suất mô hình tối ưu với nỗ lực thủ công tối thiểu.
• Tập trung vào kết quả kinh doanh: Cho phép người dùng tập trung giải quyết các vấn đề kinh doanh và giải thích kết quả, thay vì phức tạp kỹ thuật.

Về cơ bản, học máy không mã, như được cung cấp bởi Siemens, dân chủ hóa quyền truy cập vào AI mạnh mẽ, chuyển đổi phân tích nâng cao thành một công cụ có thể truy cập được cho bất kỳ ai trong tổ chức của bạn, thúc đẩy sự đổi mới và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Một giải pháp máy học mạnh mẽ là một hệ thống toàn diện được xây dựng cho độ tin cậy, khả năng mở rộng và hiệu suất liên tục. Phương pháp tiếp cận của Siemens tập trung vào việc cung cấp các giải pháp đầu cuối như vậy thông qua các thành phần chính sau:

• Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Kết nối với các nguồn dữ liệu đa dạng, nhập dữ liệu hiệu quả và làm sạch nghiêm ngặt, chuyển đổi và kỹ thuật các tính năng để chuẩn bị dữ liệu cho các thuật toán ML.
• Phát triển mô hình và đào tạo: Lựa chọn các thuật toán phù hợp, đào tạo các mô hình với dữ liệu đã xử lý, tối ưu hóa hiệu suất thông qua điều chỉnh siêu tham số (thường tự động hóa với AutoML) và xác thực chặt chẽ các mô hình.
• Triển khai và tích hợp mô hình: Đóng gói và triển khai các mô hình được đào tạo vào sản xuất, cung cấp các API để tương tác và nhúng liền mạch đầu ra ML vào các quy trình kinh doanh hiện có.
• Giám sát và bảo trì: Liên tục theo dõi hiệu suất mô hình trong sản xuất, phát hiện suy thoái và thường xuyên đào tạo lại các mô hình với dữ liệu mới để duy trì độ chính xác và thích ứng với những thay đổi.
• Khả năng giải thích và khả năng diễn giải (XAI): Hiểu lý do tại sao một mô hình đưa ra dự đoán nhất định, thúc đẩy sự tin tưởng, hỗ trợ gỡ lỗi và cung cấp thông tin chi tiết có thể thực hiện được cho những người ra quyết định.
• Khả năng mở rộng và bảo mật: Đảm bảo giải pháp có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và yêu cầu của người dùng một cách hiệu quả, đồng thời bảo vệ dữ liệu và mô hình khỏi sự truy cập trái phép.

Bằng cách giải quyết toàn diện các thành phần này, các giải pháp của Siemens cho phép các tổ chức xây dựng các hệ thống máy học đáng tin cậy, có tác động mang lại giá trị kinh doanh đáng kể.