在這人人朗朗上口人工智慧(AI)與機器學習(Machine Learning/ML)的時代，究竟什麼才是讓企業突破重圍正確使用數據，並領先同行？先讓我們來好好釐清這兩者的關係：
人工智慧與機器學習的差異?
許多人時常把人工智慧與機器學習這兩個詞交換使用，不過在大數據的世界裡，AI有著更廣的意義。也就是說，機器學習是人工智慧的子集。
更詳細地來說，人工智慧的目標是讓機器模仿人腦的思考能力，智慧地應用多種演算法去完成不同的任務。 人工智慧可以被細分為：
- 通用型AI：擁有與人類完全同樣的思考能力，包括規劃與了解語言，學習與解決問題之能力
- 應用型AI：專精於某些特定人腦能力，例如語意分析等
相比之下，機器學習更著重於讓機器在不被人監督的情況下，使用資料與演算法來學習出最佳的模型來模擬資料結果，並利用更多的資料來優化此模型。
看完這兩者的差異後，可想而知企業通常選擇先從機器學習下手，開始應用手中的資料建立出模型進行預測。不過究竟為何大多企業在導入機器學習的時候會如此困難重重呢？讓我們來一窺究竟 —
企業導入機器學習所面臨的問題
隨著機器學習的進步，實際的商業應用也與日俱增。不過企業導入機器學習時常遇到以下困境：
1. 好的資料科學家招募不易
企業需要藉由機器學習來提升公司整體的效率與商業價值，可惜的是學研單位無法提供足夠專業人才，以致現在資料科學家供不應求的窘境。更甚，有經驗的專業資料科學家薪資非常高，資深人才更不易招募，導致資料科學團隊組織困難。
2. 一個機器學習專案所花的時間至少3-6個月
通常預測模型的調校需要花費非常多的時間，因為需要手動修改與測試不同的參數與模型。讓資料科學家大多時間其實是浪費的，花在非價值創造的步驟上。
如果企業雇用一個經驗與專業都不足的小型資料分析團隊，很有可能因為演算法使用不當或是其他資料使用上的問題而導致模型結果不佳，無法使用或是反而對企業本身造成嚴重的傷害。
在這邊要介紹的，正是解決以上問題的方案 — 自動化機器學習(AutoML)。
自動化機器學習(AutoML)可以加速企業導入完整資料分析流程並實行資料策略
圖 1: 傳統機器學習與自動化機器學習的比較 (來源: JANAKIRAM MSV)
從上圖可以看到，傳統的資料分析流程包含許多步驟。如先前所提，資料分析過程有很大一部分需要不斷反覆地手動嘗試跟測試，是沒辦法為企業加值的工作。而AutoML可以讓資料分析團隊省下這些不必要的時間浪費。
導入AutoML的企業只需把寶貴的時間花在了解並定義實際的商業需求以及最後結果的解釋與實施因應策略。 應用AutoML，企業不需要擁有非常資深的資料科學家，且只需花1/3甚至1/4的時間與人力就能達到近乎相等甚至更佳的預測結果。
在逐漸少子化與老年化的社會，企業需選擇使用最少人力並達到最大效果的技術，讓企業站上更有競爭力的灘頭堡，AI 賦能，達到永續經營的目標。
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