Geber Inovasi Machine Learning, Hitachi Vantara Kenalkan Model Manajemen Baru

Hitachi Vantara, anak perusahaan Hitachi, Ltd. hari ini mengumumkan penambahan kapabilitas machine learning-nya untuk membantu para ilmuwan data mengamati, menguji, melatih, serta memperbarui model produksi. Sebuah inovasi dari Hitachi Vantara Labs, dikenal sebagai "Machine Learning Model Management", mampu menggunakan perangkat-perangkat terbaru ini di dalam saluran data yang dibangun dalam Pentaho untuk membantu meningkatkan hasil bisnis sekaligus mengurangi risiko dengan memudahkan pembaharuan model.

Seiring perkembangan transformasi digital perusahaan di seluruh industri, algoritma terus menjadi keunggulan kompetitif utama sekaligus berpotensi menimbulkan risiko. Akibatnya, model machine learning yang berperan dalam masa produksi harus dipantau, diuji, dan dilatih ulang terus-menerus sebagai respons terhadap perubahan.?

Hal tersebut juga melibatkan usaha secara manual dan akibatnya, seringkali jarang dilakukan. Kurangnya pembaruan machine learning membuat ketepatan prediksi memburuk sehingga mempengaruhi profitabilitas bisnis berbasis data.

"Menurut penelitian kami, dua per tiga organisasi tidak memiliki proses otomatis untuk memperbarui model analisis prediktif mereka dengan lancar. Akibatnya, kurang dari seperempat model machine learning diperbarui setiap hari, sekitar sepertiga diperbarui setiap minggu dan lebih dari setengah diperbarui setiap bulan. Model yang sudah ketinggalan zaman dapat menciptakan risiko yang signifikan bagi organisasi," ujar David Menninger, SVP & Research Director Ventana Research dalam keterangannya di Jakarta, Jumat (9/3/2018).

Dalam menyediakan solusi dari keperluan pelanggannya, Hitachi memperkenalkan pengelolaan model data science terbaru yang meningkatkan proses penempatan machine learning di tiga area di antaranya.

Pertama, mempercepat proses model masuk ke dalam produksi. Langkah-langkah orkestrasi machine learning yang baru akan mendukung keahlian data dan fitur. Langkah-langkah ini mengevaluasi model dan meningkatkan keakuratannya menggunakan data produksi asli sebelum siap disebarkan.

Kedua, memaksimalkan keakuratan model dalam masa produksi. Setelah model diproduksi, ketepatannya biasanya menurun karena data produksi baru berjalan di dalamnya. Untuk menghindari hal tersebut,? beberapa evaluasi statistik baru membantu mengidentifikasi model yang terdegradasi.

Ketiga, berkolaborasi dan mengatur operasi model pada skala. Kurangnya transparansi sering menjadi penyebab dari kolaborasi yang buruk dalam kelompok-kelompok yang menerapkan dan memelihara model termasuk tim operasi, ilmuwan data, insinyur data, pengembang, dan arsitek aplikasi. Kemampuan baru dari Hitachi Vantara ini mendorong kolaborasi, menyediakan jalur data (data lineage) dari langkah-langkah model, visibilitas sumber data, dan fitur untuk model.

"Machine learning dan Artificial Intelligence (AI) mengoptimalkan segalanya, mulai dari interaksi dengan pelanggan hingga operasi perusahaaan. Karena aplikasi-aplikasi ini berevolusi, ilmuwan data, dan tim operasi TI perlu memindahkan model-model yang baru dilatih ke dalam produksi lebih cepat dari sebelumnya, yang dapat menghilangkan akurasi, tahap kolaborasi dan governance," kata John Magee, VP product marketing?Hitachi Vantara.

"Machine learning model management milik Hitachi Vantara Labs menyediakan transparansi algoritma yang telah ditingkatkan dan otomatisasi sehingga tim aplikasi bisa memusatkan usaha mereka dalam berinovasi dengan cepat," tutupnya.