La scelta della dott.ssa Yuen è caduta sulla tecnologia IBM Cloud Pak for Data, che viene eseguita sul cloud privato on-premise dell'università. "Cloud Pak for Data facilita l'apprendimento per gli studenti e i professori che muovono i primi passi nel campo dell'analisi dati". "Ecco perché è stata la scelta giusta per noi."
All'inizio dell'impegno, il team IBM Client Engineering ha condotto un workshop per comprendere i punti dolenti, le aspettative e i requisiti dell'università per i casi d'uso accademici. Il team ha anche acquisito informazioni su come HKSYU volesse utilizzare al meglio il machine learning, e in particolare l'elaborazione del linguaggio naturale, per ricavare insight da dati non strutturati, determinare gli argomenti migliori per la ricerca e fornire high quality analysis in un arco di tempo ragionevole.
Il workshop ha dato vita a un minimum viable product (MVP) di due settimane del software IBM Watson Discovery per l'analisi delle notizie. HKSYU ha selezionato le origini dei dati. I risultati hanno dimostrato la capacità della tecnologia di acquisire e analizzare i dati delle notizie. L'università è rimasta colpita dall'interfaccia utente completa del software che aiuta gli studenti a ottenere insight significativi, verificare la correlazione tra argomenti e parole chiave e generare report.
La piattaforma fornisce anche una serie di componenti analitici, ma offre all'università la flessibilità di selezionare solo i servizi e i componenti di cui ha più bisogno. Uno di questi componenti è lo strumento grafico AutoAI nella tecnologia IBM Watson Studio, integrato con la piattaforma IBM Cloud Pak for Data. Lo strumento esegue automaticamente le attività principali utilizzate per creare modelli di machine learning, come la pre-elaborazione dei dati e la selezione dei modelli. Inoltre non è necessaria codifica.
"Con AutoAI, gli studenti possono visualizzare l'intero processo di modellazione, dalla raccolta e l'analisi dei dati fino ai risultati e alle prestazioni degli algoritmi" dice la dott.ssa Yuen. "È molto facile da usare. Nell'arco di tre ore gli studenti imparano guardando la demo, ascoltano una lezione frontale e si esercitano in laboratorio per due ore. Anche i professori si sentono più a loro agio nell'insegnare l'analisi dati, dato che è più facile".
Un professore ha inoltre utilizzato IBM Cloud Pak for Data per insegnare agli studenti fintech il linguaggio di programmazione Python. "Poiché gli studenti possono visualizzare facilmente i dati, questo li ha motivati a imparare Python", aggiunge il dott. Yuen. "Hanno anche tutti gli strumenti di cui hanno bisogno per la bonifica dei dati, quindi l'attività è più semplice."