近日，领英发布最新研究报告《LinkedIn Workforce Report | United States | August 2018》。数据显示，仅仅3年的光景，数据科学领域就出现了非常严重的人才短缺。
那么，是否可以通过技术手段让更多的开发者、业务人员迅速获得数据科学家的能力，解决这一困境？答案是肯定的。自动化机器学习（AutoML）将成为一种新的解决方案。
什么是自动化机器学习
自动化机器学习（AutoML）可以自动执行传统数据科学中许多复杂和重复性任务，用于加速和优化预测分析过程。我们可以简单的理解为，它可以解决编程时人工调校参数耗时费力的问题，降低了AI的使用门槛。
AI小白都会用的机器学习产品
目前传统行业使用机器学习仍面临着巨大的挑战，人才的缺乏和巨额的成本放缓了企业数字化转型的步伐。
针对这一痛点，SaCa RealRec团队的数据科学家们研发了SaCa RealRec数据科学平台，为企业提供一站式机器学习与预测分析服务。它让自动化机器学习（AutoML）这件事变得更贴近大众，接地气。它可以自动完成数据预处理、超参数调参、模型选择等工作。用户只需上传他们的数据，完成几次点击， AI小白立刻蜕变为AI大神。
上传数据
选择机器学习要使用的数据，平台开始自动进行数据预处理工作。
选择任务
平台根据选择目标列的属性帮你设定好了任务类型。
特征工程
为了做好特征工程，你可能需要具备PCA、ICA、k-SVD、kmeans、LLE、RBMs等算法知识，还需要进行大量的尝试和调整。为此，SaCa RealRec先为你完成了这部分工作，帮你发现更有意义的潜在变量，探知数据深处的价值。
超参调优，模型选择
要知道这一步对数据科学家来说都是件苦差事。SaCa RealRec的自动化机器学习功能将自动从大规模超参空间中找到有效的超参设置，进行模型评估、模型融合，并选择最优模型。
就是这样简单轻松，一个高精度的机器预测模型就构建出来了。
自动化机器学习（AutoML）正在演变成为人工智能的未来。SaCa RealRec数据科学平台让AI技术更加平民化，让更多对机器学习了解有限的开发者、业务人员把AI应用到产品中。企业可以节省高昂的人力成本、时间成本将大数据和机器学习解决方案整合到业务模型中，探索信息数据化模型化的商业模式，完成AI驱动变革。目前，SaCa RealRec数据科学平台已为金融、医疗、新闻媒体、政府等多个行业的公司提供服务。
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