DataRobot打造企業級AutoML及MLOps AI平台
Posted On 2022 年 1 月 11 日
AI平台為企業做最精準的預測分析
DataRobot是一個機器學習平台，以自動化等方式加速預測分析，幫助資料科學家和分析師，減少構建跟部屬精準的機器學習預測模型所需要的時間。
機器學習是人工智慧發展的其中一個分支，主要用於訓練電腦從資料中學習，並根據經驗改進執行方式，比起過去電腦僅能根據設計好的程式去執行，機器學習令電腦更加靈活，而DataRobot則是將這個過程以自動化的方式提升效率，現在已經多間全球財富500強企業採用DataRobot，應用於保險、醫療、零售等多種產業，同時也被Garther評價是具有遠見的解決方案。
AutoML是什麼?
AutoML全稱是Automated machine learning，也就是將機器學習的流程自動化，也是DataRobot的核心。
一般來說，機器學習模型的建構過程需要先經過收集資料、準備數據到調整參數等多個繁瑣的步驟，AutoML的出現，將科學家與開發人員從這些耗時費力的流程中解脫出來，其優點如下：-
節省模型建置時間：傳統的機器學習需要經過人工手動測試模型與調整參數以針對特定問題來取得最佳模型。AutoML能做到從資料傳輸到訓練模型，自動為需求設置好最佳神經網路架構，節省調整與測試的時間。
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彌補技術人才不足：培養機器學習的技能耗時費力，AutoML將可以通過自動化的方式來快速構建相關模型，減少對知識與技能的需求。
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具有擴展性，改善疊代問題：若資料增加與更新，則既有的模型需要重新調整與學習，AutoML改善這一狀況，某些新興的機器學習能夠模仿特定的人類學習過程，減少疊代耗費的相關成本。
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減少機器學習的算法錯誤：通過減少因偏見或是人為因素產生的預測不確定性，產出更好的算法模型來協助創新應用。
基於以上的優點AutoML除了可以應用在機器學習的典型需求如時間序列預測、特徵分析等，更可適用於企業的業務場景需求，以資料基礎改善策略與營運模型。
MLOps是什麼?
MLOps(Machine Learning Operation，機器學習運營化)的功用是將機器學習方法和技術轉化為解決業務問題的方法，類似概念是DevOps，用於簡化軟體交付與架構變更的過程，讓發布能夠更加快速。
事實上MLOps是機器學習、DevOps與資料工程的集合概念，除了能自動化流程節省成本，也提高模型的品質，避免在更換環境過程中產生變化，同時還關注業務和監管需求，因此企業採用MLOps的優勢在於：
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通過強大的機器學習生命週期管理，快速創新：與企業中台目標相似，透過可複製的機器學習過程與模型，來為企業彈性的快速進行創新。
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創建可重複的工作流程和模型：減少模型在人工疊代時產生變化造成的影響，以可複制的學習過程與模型提供企業運用的彈性需求。
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在任何位置輕鬆部署高精度模型：運用託管與部署方式將模型從測試環境遷移到應用環境，減少再次部屬的流程。
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有效管理整個機器學習生命週期：簡化訓練和模型部署管線，使用CI/CD簡化再訓練，也能將機器學習模型輕鬆建立到現有的發布流程。
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機器學習的資源管理系統與控制：跟踪模型的版本歷史與來源便於進行監管，同時也為資源設置計算配額，並執行相對應策略以確保模型是符合安全、隱私的要求。
與AutoML概念將機器學習的工作流程自動化不同之處於，MLOps注重將機器學習技術實際運用於業務場景，一定程度的包含AutoML的概念在其中，多面向的擴展，讓MLOps能夠滿足企業資料運用需求的多元性。
企業導入應用在哪些產業裡
機器學習很重要的企業應用場景即是預測需求，舉例來說：對零售商來說，因缺貨而讓消費者無法購買就是一種損失，若導入DataRobot，就可以根據資料數據來了解哪一種產品最快被售光，事先就備好存貨，解決缺貨問題。
除了對既有業務的支持，AutoML與MLOps也能夠幫助企業實現快速實現最簡可行產品(minimum viable product, MVP)驗證創新想法，提升策略制定效率，如銷售據點、績效評估等，諸如此類應用還有很多。
總結文章所言，企業導入DataRobot協助企業從傳統業務觀點轉換到AI戰略的思考，從資料中提取商業價值，更有效率根據市場狀況進行預測與調整。
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