De toekomst van machine learning
Ontdek de kracht van Qlik AutoML
Het toepassen van data en het vinden van de juiste data-gedreven oplossing is een van de grootste uitdagingen voor bedrijven op dit moment. Deze ontwikkeling vindt plaats samen met de groei van de beschikbaarheid van data en beschikbare data oplossingen.
Eén van de manieren om waardevolle informatie uit data te halen is door het gebruik van Machine Learning. Machine Learning modellen herkennen zelf patronen in de data en kunnen hiermee voorspellingen maken voor de toekomst. Zo kunnen Machine Learning modellen onder andere gebruikt worden om fraude te herkennen, risico’s te voorspellen of clusters van klanten te maken. Tessa Bruijgoms beschrijft in dit blog de potentie van Qlik AutoML.
Toegankelijkheid
Een vaak genoemd argument tegen het gebruik van Machine Learning modellen is de toegankelijkheid. Om een succesvol Machine Learning project op te zetten is naast kennis van de data ook ervaring met programmeren en data science vereist, een vereiste waar niet elke organisatie zomaar aan kan voldoen. Maar in de afgelopen jaren heeft het veld van Machine Learning een baanbrekende ontwikkeling doorgemaakt met de opkomst van AutoML (Automated Machine Learning). Een ontwikkeling waar Qlik meteen op is in gesprongen. AutoML heeft de manier waarop we machine Learning modellen kunnen benaderen en implementeren volledig veranderd, waardoor ze toegankelijker zijn geworden voor zowel ervaren data scientists als business kenners.
Qlik AutoML onderscheidend
AutoML maakt gebruik van geautomatiseerde technieken en algoritmen om het proces van het ontwikkelen, trainen en optimaliseren van Machine Learning modellen te stroomlijnen. Het elimineert de noodzaak van uitgebreide programmeerkennis maar geeft wél de mogelijkheid om op een effectieve wijze modellen te bouwen en te implementeren. Er zijn verschillende AutoML tools beschikbaar elk met hun eigen kenmerken. Sommige tools nemen het hele Machine Learning proces over, terwijl andere zich focussen op een deel hiervan, bijvoorbeeld model selectie. Daarnaast vereisen de verschillende tools een verschillend niveau van programeer kennis en dus toegankelijkheid. Qlik AutoML onderscheidt zich van de andere AutoML tools op meerdere vlakken.
- Ten eerste vereist deze tool helemaal geen codering.
- Ten tweede richt Qlik AutoML zich op het hele Machine Learning proces van data cleaning tot de deployment van het model.
- Tot slot is Qlik AutoML geïntegreerd in het Qlik platform hierdoor wordt de implementatie nog verder vereenvoudigd.
Verschillende stappen
Qlik AutoML begint met het uitvoeren van essentiële data preprocessing stappen. Het biedt een uitgebreid overzicht van de data, zowel in een tabel vorm als visueel en stelt gebruikers in staat om de target variabele te selecteren, terwijl het automatisch het probleemtype detecteert. Daarnaast kunnen gebruikers de features kiezen die ze in het model willen opnemen. Als deze preprocessing stappen zijn voltooid biedt Qlik AutoML een divers scala aan modellen voor zowel classificatie- als regressieproblemen. Voor regressie problemen zijn modellen zoals lineaire regressie, random forest, XGBoost, stochastic Gradient Descent, light GBM en CatBoost beschikbaar. In het geval van classificatie traint het modellen zoals logistische regressie, Lasso, elastic net, Gaussian Naive Bayes, random forest, XGBoost, light GBM en CatBoost.
Hyperparameter optimalisatie
Na het trainen van de modellen kan de gebruiker ervoor kiezen dat Qlik AutoML hyperparameter optimalisatie toe past op het best presterende model. Voor classificatieproblemen maximaliseert het de F1-score, terwijl het voor regressieproblemen de mean squared error (MSE) minimaliseert. De resultaten worden gepresenteerd in visualisaties, waardoor gebruikers de resultaten gelijk kunnen interpreteren. Als de resultaten de gewenste performance bereikt hebben kan het model direct via Qlik gedeployed worden. Waarbij het gekozen model toegepast kan worden op nieuwe data en er direct voorspellingen gedaan kunnen worden. Hierdoor kunnen organisaties om een snelle en gemakkelijke manier nog meer inzichten uit hun data halen.
