QQinfo

Ingineria automatizată a caracteristicilor de text liber utilizează algoritmi sofisticați pentru a permite o predicție mult mai bună din câmpurile de text liber.  Acest lucru completează capacitatea de inginerie a caracteristicilor de date pe care Qlik™ a lansat-o anul trecut, care analizează automat datele în caracteristici utilizabile.

Organizațiile dispun acum de un control al accesului bazat pe roluri pentru utilizatorii AutoML. Qlik™ a adăugat două noi roluri de utilizator pentru a sprijini AutoML – contribuitori la experimente și contribuitori la implementare, care pot fi atribuite unor utilizatori sau grupuri specifice.  Astfel, acum puteți controla și limita accesul la AutoML la tipurile de utilizatori potriviți.

Acum obțineți date SHAP (explicabilitate) pentru probleme multiclasă. Înainte de aceasta, datele SHAP nu erau disponibile pentru aceste tipuri de modele, dar acum puteți genera și descărca date de explicabilitate în același mod ca și în cazul modelelor bazate pe clasificare binară și regresie.

De asemenea, acum puteți modifica setul de date pentru experimentele existente. Utilizatorii pot acum să itereze și să perfecționeze mai ușor experimentele fără a fi nevoiți să creeze un nou experiment atunci când schimbă caracteristicile sau reeducă modelele cu noi seturi de date.    

Qlik™ a îmbunătățit performanța conectorului în timp real. Integrarea în timp real a modelelor predictive în cadrul aplicațiilor de analiză sprijină explorarea asociativă și analiza de tip „ce-ar fi dacă”.  Cu această actualizare, Qlik™ a revizuit arhitectura pentru a îmbunătăți viteza și pentru a susține mai bine sarcinile de lucru de producție în timp real.

După cum se menționează în tendințele industriei 2024 ale Qlik™ – Hybrid AI Bridges the Maturity Gap, este esențial să se adopte o abordare de portofoliu pentru AI – una care să valorifice atât AI generativă, cât și predictivă pentru a rezolva o gamă completă de probleme.  Potrivit Boston Consulting Group, se așteaptă ca AI generativ să atingă doar ~30% din cota de piață globală a inteligenței artificiale până în 2024. Așadar, peste doi ani, învățarea automată tradițională va reprezenta în continuare majoritatea pieței de inteligență artificială.  Și există un motiv pentru acest lucru – pentru că ML tradițional oferă predicții extrem de acționale și precise pentru cazuri de utilizare specifice care pot conduce la rezultate îmbunătățite în întreaga dvs. afacere și la o valoare extraordinară.

Cu Qlik™ AutoML, învățarea automată poate să fie disponibilă nu doar pentru cercetătorii profesioniști de date.  Utilizatorii și echipele dvs. de analiză pot deveni acum cetățeni cercetători de date și pot genera predicții într-un mod simplu și eficient pentru „celelalte 90% din cazurile de utilizare” care nu sunt acoperite de cercetătorii de date – domenii precum previziunile de vânzări, reducerea ratei de dezabonare, achiziția de clienți, optimizarea stocurilor, analiza cheltuielilor etc. Qlik™ oferă un flux de lucru ML simplu, dar puternic, fără coduri, cu asistență AI și experimentare nelimitată.  Predicțiile sunt livrate cu explicații complete, astfel încât să puteți vedea nu doar ce s-ar putea întâmpla, ci și de ce.  De asemenea, puteți să publicați cu ușurință predicțiile sau să integrați modelele în Qlik Sense™ pentru explorare asociativă în timp real și pentru planificarea scenariilor de tip „ce-ar fi dacă”.

Au fost aduse recent o serie de îmbunătățiri la Qlik™ AutoML care vor adăuga și mai multă valoare pentru clienții și potențialii clienți care doresc să democratizeze puterea inteligenței artificiale predictive.  Cu aceste îmbunătățiri, veți obține o inginerie mai avansată a funcțiilor și o explicabilitate mai bună, un control mai bun asupra utilizatorilor și rolurilor, o experimentare mai iterativă și o performanță îmbunătățită.   

Mai exact:

• A fost adăugată ingineria automată a caracteristicilor de text liber, permițând o predicție mult mai bună din câmpurile de text liber.  Sub capotă, folosim tehnici avansate pentru a căuta semnal în șirurile de text liber, generând zeci de mii de caracteristici posibile, a căror importanță este evaluată automat și utilizată pentru predicție.  Toate acestea sunt invizibile pentru utilizator, dar veți observa o influență predictivă mult mai bună în câmpurile de text. Acest lucru completează capacitatea de inginerie a caracteristicilor de date care a fost lansată anul trecut, care analizează automat datele în caracteristici utilizabile.