2020年(nián)是(shì)一(yī)個(gè)充滿驚喜的(de)一('γyī)年(nián)，對(duì)商界領袖來(lái)說> δ(shuō)是(shì)一(yī)個(gè)巨大(dγ₽↓αà)的(de)警鐘(zhōng)。由大(dà)流行(≈σxíng)引起的(de)全球經濟衰退給企業(yè)帶來(lái)φ♦↕了(le)意想不(bù)到(dào)的(de)混亂，導緻了(lπ•π↕e)前所未有(yǒu)的(de)财務挑戰。如(rú)今，随著(zhe)企 ×€業(yè)适應“新常态”，許多(duō)高(gāo)管正轉向科(kē)技(jì±≥ )，以便更好(hǎo)地(dì)應對(duì)不(bù)可(kě) ♦₩ 預見(jiàn)的(de)變化(huà)，♦"管理(lǐ)企業(yè)運營。

人(rén)工(gōng)智能(néng)和(hé)基≤₩于機(jī)器(qì)學習(xí)的(de₩ )算(suàn)法提供了(le)一(yī)個(gè)解決方Ω±'≈案。AI和(hé)ML可(kě)以幫助公司識别♥€γ問(wèn)題，并通(tōng)過顯示正在發生(shēng)的(de)事(sh♥←♣↔ì)情、為(wèi)什(shén)麽會(huì)發生(shēn‌‌g)以及接下(xià)來(lái)會(huì)發生(shēng)什(sh γ↕én)麽來(lái)更快(kuài)地(dì)做(zuò)α> 出反應。結果如(rú)何？領導者可(kě)以采取關鍵行(xíng)動來(lá "£πi)改善運營、降低(dī)成本、節省時(shí)間(j≠ iān)或提高(gāo)價格、利潤和(hé)生(shēng)産率。然φ 而，直到(dào)現(xiàn)在，這(z₽≤hè)項技(jì)術(shù)還(hái)不(bù)容易理(l≤&©✘ǐ)解和(hé)使用(yòng)。

AutoML是(shì)基于人(rén)工(gō↕₹>ng)智能(néng)的(de)機(jī)器(qì)學習(xí)的(d♠©λ&e)自(zì)動化(huà)過程，它涉及到(dào)統計(jì §$₽)技(jì)術(shù)和(hé)算(suàn)法，這(zh∑βè)些(xiē)技(jì)術(shù)和(hé)算(suàn)法可(k↓≈>Ωě)以改進編程，使機(jī)器(qì)能(néβ♠ng)夠從(cóng)數(shù)據中學習(xí)，從(cóng)而識别有₽§§(yǒu)助于解決業(yè)務問(wèn)題的(de)模式。根據O±×★ 'Reilly最近(jìn)的(de)一(yī)項研究“企業(yè)'↑≠2020中的(de)AI采用(yòng)”，受訪者₩©≈組織中最關鍵的(de)ML和(hé)AI☆₽特定技(jì)能(néng)差距是(shì)缺少(shǎo)ML建模✔&者/數(shù)據科(kē)學家(jiā)、缺乏理(lǐ)解以及難以識别和(→₹Ω¶hé)維護一(yī)組業(yè)務用(yòng)®&↔例。

自(zì)動機(jī)器(qì)學習(xí↔≤")（AutoML）正在幫助填補這(zhè)些(xiē)空(✔∞∏kōng)白(bái)。AutoML通(tōng)過對(duì)當前→±σ<基于人(rén)工(gōng)智能(néng)的(de)系統±→☆±進行(xíng)自(zì)編程來(lái)發現(xiàn)最∏£佳解決方案，從(cóng)而解決現(xiàn)實世界中的(de)±♦¶₩問(wèn)題。如(rú)果2021年(nián)和(hé)2020₽₩↓年(nián)差不(bù)多(duō)，那(nà)麽管 ÷♦理(lǐ)不(bù)可(kě)預見(jiàn)的(de)風☆α(fēng)險和(hé)做(zuò)出快(kuài)速（明(míng)€•&智）決策的(de)能(néng)力将是(shì)任何公>↕↑司成功的(de)關鍵。實現(xiàn)Aut♠α✔oML可(kě)以幫助您的(de)企業(yè)做(zuò)出更明∑₽¥(míng)智的(de)選擇，并為(wèi)不&₽(bù)可(kě)預見(jiàn)的(de)風(fēn¥ g)險制(zhì)定計(jì)劃，而無需數(s♥ $✔hù)據科(kē)學家(jiā)進行(xíng)人(rén)工∏ (gōng)智能(néng)分(fēn)析。

增強更好(hǎo)（更快(kuài)）的(de)決策能(néng)力

由AutoML提供支持的(de)進化(huà)算(suàn)法構建了(lπε‌ e)一(yī)個(gè)預測引擎，幫助執行(xíng)領導£σ∞✘人(rén)從(cóng)複雜(zá)的(de)、多(duō)元的(de)問≥↑₩(wèn)題中産生(shēng)可(kě)操作(zuò)的(de)結果，這(✘>₩✘zhè)些(xiē)問(wèn)題直接适用(yòng)于他(tā)們的★™'(de)公司目标。在傳統的(de)計(jì)" ∏↓算(suàn)方法中，算(suàn)法被顯式地(dì)編程來€ ®(lái)解決特定的(de)問(wèn)題。然↕σ€而，使用(yòng)AutoML，系統可(kě)以自(‍δzì)動識别數(shù)據模式，并且無需顯式編程就(λ↔÷©jiù)能(néng)改善體(tǐ)驗。機(jī)器(qì)立即從(σ<®cóng)數(shù)據中學習(xí)，從(cóng)₹∑而為(wèi)決策提供更好(hǎo)的(de)建議(yì)。這(z¥$​>hè)就(jiù)允許了(le)一(yī)¶π個(gè)時(shí)間(jiān)更短(duǎn)、更具可(k£∑ě)操作(zuò)性的(de)過程。AutoML對(duì)于∏↑₹更有(yǒu)效和(hé)更廣泛可(kě)用(yòng)的(de)應✘₹用(yòng)程序至關重要(yào)，這(zhè)些(xiē)應用(☆©↓yòng)程序可(kě)以獨立完成任務并生(shēβ'ng)成全新的(de)、盈利的(de)商業(yè)§∑模式。

用(yòng)AutoML準備危機(jī)

AutoML也(yě)有(yǒu)能(n‍↓→✔éng)力幫助企業(yè)克服許多(duō)困難的(de)挑戰，如(rú¥Ω​↓)COVID-19大(dà)流行(xíng)、自(zì)然災β↓₽λ害和(hé)氣候變化(huà)。使用(yòng)進化(σ€♠huà)算(suàn)法可(kě)以為(wèi)公司提供>'所需的(de)數(shù)據、預測和(hé)建議(yì)，以​±♥¥應對(duì)變化(huà)、預測變化(huà)并在關鍵時(shí)刻↔±≈做(zuò)出正确決策。這(zhè)使得(de)公✘↑∑司能(néng)夠在不(bù)可(kě)預測的(↓∏♣de)情況下(xià)推動創新、長(cháng)期客戶↕¥ 價值和(hé)業(yè)務可(kě)持續性。

以路(lù)易斯安那(nà)飓風(fēng)及其對(duì)供需的(de)影(ε✔↑∏yǐng)響為(wèi)例。

對(duì)于那(nà)些(xiē)通(tōng)©±‍$過季度預測來(lái)管理(lǐ)供應鏈的(de)零售企業(yè)來" (lái)說(shuō)，曆史數(shù)據會(huì)告訴他(tā)們，如✔β•(rú)果上(shàng)個(gè)季度他(tā)們有(yǒu)X份像<£×™廁紙(zhǐ)之類的(de)訂單，那(nà)麽∑'ε這(zhè)個(gè)季度他(tā)們就(jiù)需要(yào)Y份訂單。然☆★∑Ω而，如(rú)果飓風(fēng)來(lái)襲，這(zhè)些(x∏δ≠πiē)預測可(kě)以在短(duǎn)期內(Ωπ‌nèi)任意作(zuò)出。這(zhè)一(yī)次的σ€αλ(de)發生(shēng)可(kě)以極大(dà)地(dì)改變衛生(shēΩ‍ng)紙(zhǐ)的(de)需求。使用(yò®≥≥£ng)AutoML和(hé)先進的(de)進化(huà)算(★ §suàn)法，企業(yè)可(kě)以有(yǒu)一(yī)個(gφ¶è)更流暢的(de)操作(zuò)，使他(t‍★★ā)們能(néng)夠根據實時(shí)€✘♣市(shì)場(chǎng)條件(jiàn)波動他(tā)們的(de)供× 應。

提高(gāo)數(shù)據科(kē)學家(jiā)的(de)作(zuò)用(α∏∑>yòng)

人(rén)工(gōng)智能(néng)是(s±←♠♠hì)許多(duō)商界領袖渴望的(de)東(dōng)西(xγαī)，但(dàn)很(hěn)少(shǎo)有(yǒu)人(rén)理(lǐ)∑£解。根據最近(jìn)一(yī)項關于負責任人(rén)工(gō♠ ng)智能(néng)的(de)研究，63%的(de)受訪者 ∏β認為(wèi)人(rén)工(gōng)智能•Ω(néng)對(duì)公司的(de)成功已經非♠≠常重要(yào)。然而，根據認知(zhī)和(hé↓ )Forrester的(de)研究“數(shù)據現$©↓(xiàn)代化(huà)之路(lù)”，大(dà)約三分(fēn)之 ®‍‍一(yī)的(de)組織對(duì)其數(shù)據治理(lǐ)和£↕ε¥(hé)管理(lǐ)工(gōng)具的(d​→ €e)實施感到(dào)不(bù)滿。這(zhè)種不(bù)©€φπ滿大(dà)多(duō)源于缺乏使用(yòng)'★§‌這(zhè)些(xiē)人(rén)工(gōng)智能(néng)§Ω∏工(gōng)具的(de)能(néng)力，49%的(de→σε)人(rén)将員(yuán)工(gōng)人(rén)才列✔↑為(wèi)主要(yào)挑戰，41%的(de ₽)人(rén)将數(shù)據科(kē)學人(rén)®™ε才列為(wèi)主要(yào)挑戰。使用(yòng)±★₽AutoML，您不(bù)必成為(wèi)解釋高(gāo)級數(shù)據 δ∞的(de)技(jì)術(shù)專家(ji™  ®ā)。AutoML使沒有(yǒu)該領域專業(yè)知(zhī)識的(←≤de)內(nèi)部人(rén)才能(néng)夠輕松實現(xiàn)★×機(jī)器(qì)學習(xí)模型、技(jì)©≈↓術(shù)和(hé)解決方案。