การลงทุนไปกับ Data science กับโปรเจ็ค AI บางครั้งก็เหมือนกับการเดิมพัน หากยังไม่เชื่อก็ลองดูสถิติพวกนี้สิ
- 85% ของโปรเจ็ค big data มักจะล้มเหลว (Gartner)
- 87% ของโปรเจควิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เคยถึงขั้นการผลิต (VentureBeat)
- “เพียง 20% ของสิ่งที่ได้จากการวิเคราะห์ที่จะนำไปสู่ผลสำเร็จในธุรกิจ” (Gartner)
มีเหตุผลต่างๆ มากมาย เช่น ข้อมูลไม่ดี ความรู้ไม่เพียงพอ และประเมินผลความสามารถของไอเดียสูงเกินไป เราไม่สามารถแก้ปัญหาทั้งหมดเหล่านี้ได้ แต่เราสามารถประเมินคุณภาพข้อมูล ไอเดีย และลดช่องว่างความรู้ได้
ยังไงน่ะหรอ ด้วย AutoML ยังไงล่ะ
AutoML ช่วยให้คุณนำเข้าข้อมูลที่คุณมี ทดสอบไอเดีย และดูว่า AI สามารถทำสิ่งที่คุณต้องการให้ผลิตภัณฑ์ของคุณทำได้หรือไม่ มันจะทำงานส่วนใหญ่ให้คุณโดยอัตโนมัติ
และการใช้งานประโยชน์มีดังนี้:
- จำแนกข้อความและภาพ เช่น ระบุแมวหรือหมา
- ทำนายตัวเลข เช่น ทำนายยอดขายในเดือนที่กำหนด
วิธีการทำ:
- นำข้อมูลมา
- เลือกบริการตามความต้องการ (IBM Watson, AutoML, VertexAI, AzureML, Akkio, Oracle AutoML ฯลฯ)
- ฝึกสอนโมเดล
- ทดสอบโมเดลและผลิตภัณฑ์
- ตัดสินใจว่ามีเหตุผลหรือไม่
