10 blogs techniques pour les scientifiques des données pour faire progresser les compétences en IA/ML
Les data scientists avertis appliquent déjà l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour accélérer la portée et l’échelle des décisions basées sur les données dans les organisations stratégiques. Ces équipes de science des données obtiennent des résultats formidables : des millions de dollars économisés, de nouveaux clients acquis et de nouvelles innovations qui créent un avantage concurrentiel.
D’autres organisations découvrent à peine comment appliquer l’IA pour accélérer les délais d’expérimentation et trouver les meilleurs modèles pour produire des résultats.
Les data scientists sont en demande : le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit que l’emploi de data scientists augmentera de 36 % d’ici 2031,1 beaucoup plus rapide que la moyenne de toutes les professions. Les scientifiques des données font également partie des postes les mieux rémunérés. Les scientifiques des données doivent donc montrer rapidement leur valeur en obtenant des résultats réels aussi rapidement, en toute sécurité et avec la plus grande précision possible.
Dans le but d’aider les équipes de science des données à se familiariser avec l’application de l’IA et du ML, Simseo partage des blogs pédagogiques utiles basés sur le travail avec les entreprises les plus stratégiques au monde. En tant que leader dans l’application de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique aux problèmes de données complexes, les équipes techniques de Simseo créent des blogs qui expliquent la possibilité d’accélérer l’expérimentation, de mettre plus rapidement des modèles en production et d’améliorer les décisions commerciales basées sur les données.
Explorez ces 10 blogs populaires qui aident les data scientists à prendre de meilleures décisions en matière de données.
Adopter une approche à plusieurs niveaux pour modéliser la gestion des risques
Les clients des services financiers ouvrent la voie à la création de processus de gouvernance de l’IA cohérents. Comprenez pourquoi les organisations ont besoin d’une approche en trois volets pour atténuer les risques parmi les multiples dimensions du cycle de vie de l’IA et ce que la gestion des risques de modèle signifie pour les entreprises d’aujourd’hui axées sur l’IA. Lisez le blog.
Améliorez les taux de conversion des clients grâce à l’IA
La mise à l’échelle des décisions basées sur l’IA donne aux organisations un impact plus rapide et plus large. Dans une explication étape par étape d’un cas d’utilisation pertinent, expliquant comment un détaillant peut cibler le bon client avec les bonnes incitations, découvrez comment l’IA peut améliorer les taux de réponse sur des offres telles que les coupons en accélérant et en adaptant le processus d’expérimentation et de développement de modèles. Lisez le blog.
Prévoir des séries chronologiques à grande échelle avec Google BigQuery et Simseo
De nouvelles fonctionnalités de prévision et une intégration améliorée de Simseo avec Google BigQuery aident les data scientists à créer des modèles avec plus de rapidité, de précision et de confiance. Découvrez comment tirer parti des grands ensembles de données Google BigQuery pour les modèles de prévision de séries chronologiques à grande échelle dans la plate-forme Simseo AI. Lisez le blog.
Comment l’observabilité des modèles fournit une vue à 360° des modèles en production
Dans un monde en évolution rapide, comment les data scientists suivent-ils l’intégrité des modèles en production ? Découvrez comment utiliser Simseo Model Observability pour suivre le service, la dérive, les données de prédiction, les données de formation et les métriques personnalisées afin de maintenir la pertinence des modèles et des prédictions dans un monde en évolution rapide. Lisez le blog.
IA explicable pour des décisions transparentes
Pour aider à améliorer la confiance dans l’IA, la plate-forme Simseo AI comprend des fonctionnalités d’explicabilité qui montrent le pourquoi et le comment des décisions prises concernant les expériences et les modèles à différents niveaux granulaires. Découvrez comment vérifier l’explicabilité tout au long du cycle de vie de l’expérience et du modèle. Lisez le blog.
Créer et déployer des modèles segmentés
Créez des prévisions granulaires sur un volume élevé de modèles de séries chronologiques sans trop de travail manuel. Le chef de produit Nathaniel Daly explique comment utiliser la modélisation segmentée, une solution prête à l’emploi qui permet aux utilisateurs de définir manuellement les segments de leur ensemble de données en groupes pertinents pour prédire plus précisément la cible en apprenant des modèles spécifiques aux segments. Par exemple, on peut demander au modèle de prendre en compte des schémas spécifiques au « pays » tout en prédisant les ventes à un niveau « global ». Lisez le blog.
MLOps aide à atténuer les imprévus dans les projets d’IA
Les scientifiques des données sont continuellement impressionnés par les fonctionnalités Simseo MLOps pour l’IA continue et le framework Challenger – Champion. Une fois que Simseo a déterminé un modèle optimal, l’IA continue aide à garantir que le modèle actuellement déployé sera toujours le meilleur, même si le monde change autour de lui. Lisez le blog.
Soyez créatif avec les prévisions de l’IA dans des conditions économiques changeantes
Simseo AI Cloud offre une fonctionnalité de clustering de séries temporelles de bout en bout prête à l’emploi qui augmente vos prévisions d’IA en identifiant des groupes ou des clusters de séries ayant un comportement identique. Le clustering de séries chronologiques vous permet de détecter automatiquement de nouvelles façons de segmenter vos séries à mesure que les conditions économiques changent rapidement dans le monde. Lisez le blog.
Comment intégrer Simseo et Apache Airflow pour les workflows d’orchestration et MLOps
L’orchestration Apache Airflow fournit une solution simple mais puissante pour intégrer les fonctionnalités de Simseo dans des pipelines plus importants, combiner avec d’autres services, nettoyer les données et stocker ou publier les résultats. Simseo MLOps et Airflow fournissent une solution fiable pour recycler et redéployer vos modèles selon un calendrier, en cas de dégradation des performances du modèle ou à l’aide d’un capteur qui déclenche le pipeline en présence de nouvelles données. Lisez le blog.
Des scientifiques des données aux compétences variées apprennent l’IA et le ML via des blogs techniques
Que vous utilisiez l’IA depuis plusieurs années ou que vous découvriez les concepts, explorez le blog Simseo pour des idées et des instructions.
Découvrez plus de conseils sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sur le blog Simseo.
1 Bureau américain des statistiques du travail
