機械學(xué)習(xí)の爆発的な成長とノーコードプラットフォームの増加

過去10年間で、研究、教育、ビジネス、ヘルスケア、バイオテクノロジーなど、多くのセクターで機械學(xué)習(xí)（ML）アプリケーションが前例のない急増を見てきました。 MLを既存のシステムに統(tǒng)合するだけでなく、ITアップデートだけではありません。これは、新しい機會のロックを解除し、プロセスを最適化し、顧客サービスを改善する可能性を備えた全社的な変革です。ただし、エントリーに対する技術(shù)的な障壁は、伝統(tǒng)的に強力なコンピューターサイエンスの背景を持つ人々にMLの採用を制限していました。この記事では、ソリューション：ノーコードMLプラットフォームについて説明します。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• さまざまなフィールドでのMLの広範(fàn)な影響を把握します。
• 従來のML実裝の課題と、ノーコードソリューションの利點を理解してください。
• ノーコードMLプラットフォームの主要な機能と利點について學(xué)びます。
• ノーコードプラットフォームの機能を示す実用的なケースを調(diào)べます。
• Pythonとノーコードプラットフォームの両方を使用して、MLソリューションの実裝に伴う手順を調(diào)べます。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

• 従來のML実裝の課題
• ノーコードソリューション
• ノーコードMLプラットフォームの機能
• ユースケース：卵母細(xì)胞分類
• Pythonコードの概要
• ノーコードプラットフォーム実裝（オレンジ）
• よくある質(zhì)問

従來のML実裝の課題：

従來の方法を使用したMLアプリケーションの構(gòu)築は、複雑で時間がかかり、高価です。內(nèi)部開発は、熟練した専門家を募集し、必要なハードウェアとソフトウェアライセンスの調(diào)達、長い開発サイクルのナビゲートなどのハードルに直面しています。このコーディング集約的なアプローチは、直感的なインターフェイスを備えたユーザーフレンドリーなツールを好む多くの市民開発者やプログラマーを阻止しています。

強力なコーディングスキルを持つ資格のあるMLの専門家を見つけることは、重要な課題です。従來のMLプロジェクトは、多くの場合、MLシステムをコーディングおよび展開する必要があるデータサイエンティストまたはアナリストに依存しています。そのような才能の希少性は、企業(yè)が代替案を求めるように駆り立てています。さらに、専門家のコーダーがいる場合でも、技術(shù)的なソリューションとビジネスニーズの間に切斷がある可能性があります。

典型的なMLワークフローには、データクリーニング、準(zhǔn)備、モデルの選択、トレーニング、テスト、ハイパーパラメーターの調(diào)整、レポートが含まれます。このプロセスには、プログラミング、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計の確かな理解が必要です。

ノーコードソリューション：

ノーコードプラットフォームは、これらの制限に対処するように設(shè)計されています。これらの自動化されたMLツールは、締め切りと限られたリソースを持つプロジェクトに特に有益な迅速な結(jié)果をもたらします。彼らは、広範(fàn)なプログラミング知識の必要性を排除し、最小限のコーディングエクスペリエンスを持つ個人がカスタマイズされたアプリケーションを作成できるようにします。

ノーコードプラットフォームは、企業(yè)がテクノロジーにアプローチする方法を変革しています。 Gartnerは、2024年までに、テクノロジー製品とサービスの80％がIT部門の外に構(gòu)築されると予測しており、これらのツールの重要性の高まりを強調(diào)しています。これらのユーザーフレンドリーなプラットフォームは、多くの場合、ドラッグアンドドロップインターフェイスを通じて、データ分析、ディープラーニング、およびMLモデル開発を簡素化します。これらは、Python、C、Cなどの言語で記述されたコードとのモデルの変更と統(tǒng)合を可能にします。

（テーブルさまざまなノーコードプラットフォームの比較 - テーブルコンテンツの元の入力を參照）

ノーコードMLプラットフォームの機能：

真のノーコードプラットフォームが提供する必要があります。

• さまざまな形式からの自動データ摂取。
• 欠損データや不均衡の処理など、視覚化を伴う自動化されたデータ前処理。
• 自動トレーニング、テスト、検証を備えたモデルと分析のレシピの幅広い選択。モデルの比較とランキング機能が不可欠です。
• ダッシュボードと標(biāo)準(zhǔn)メトリックを介した自動パフォーマンスレポート（たとえば、混亂マトリックス）。
• スケーラブルな生産対応モデル。
• 自動化されたハイパーパラメーターチューニング。
• 連続モデルのパフォーマンス監(jiān)視。

ユースケース：卵母細(xì)胞分類：

哺乳類の卵母細(xì)胞は、クロマチンの構(gòu)成に基づいて、囲まれた核小體（SN）または囲まれていない核小體（NSN）に分類されます。分類のために、マウス卵母細(xì)胞畫像（[元の入力で提供されているリンク]で利用可能）のデータセットを使用します。これは古典的なML分類の問題です。

Pythonコードの概要：

次の手順では、このタスクのPythonコードの概要（簡潔にするために簡略化されています）：

1. データの読み込みと前処理：畫像を配列に読み込み、変換します。
2. 畫像埋め込み： INCEPTIONV3を使用して、畫像の埋め込み（特徴ベクトル）を抽出します。
3. 距離計算：埋め込み間のペアワイズユークリッド距離を計算します。
4. 多次元スケーリング（MDS）：視覚化のために次元を2Dに減らします。
5. 視覚化：分類を示す2D散布図を作成します。

（詳細(xì)なPythonコードの元の入力を參照してください。）

ノーコードプラットフォーム実裝（オレンジ）：

同じ卵母細(xì)胞分類タスクは、ノーコードプラットフォームオレンジを使用して実現(xiàn)できます。手順は、以下の畫像で視覚的に示されています。 （畫像の元の入力を參照）

結(jié)論：

ノーコードMLプラットフォームは急速に重要なSaaSツールになり、アクセス可能でスケーラブルなソリューションを提供しています。使いやすさ、自動化された機能、柔軟性により、あらゆる規(guī)模のビジネスにとって価値があります。非常に複雑なタスクには制限があるかもしれませんが、速度、費用対効果、アクセシビリティの點での利點は否定できません。

重要なテイクアウト：

• ノーコードプラットフォームはMLアクセスを民主化します。
• 彼らはMLの開発を合理化し、時間とお金を節(jié)約します。
• ユーザーフレンドリーなインターフェイスと自動化された機能を提供します。
• これらはさまざまな業(yè)界に適用されます。
• 彼らは非常に複雑なタスクに制限があるかもしれません。

よくある質(zhì)問：

• Q1：コードなしMLプラットフォームとは何ですか？ A1：コーディングなしでMLモデルの構(gòu)築と展開を可能にするプラットフォーム。
• Q2：彼らの利點は何ですか？ A2：開発、時間とコストの節(jié)約、非プログラマーへのアクセシビリティ。
• Q3：複雑なモデルを処理できますか？ A3：はい、彼らはさまざまなモデルをサポートし、多くのプロセスを自動化します。
• Q4：それらはすべてのビジネスに適していますか？ A4：はい、それらは多くのドメインに適用されます。

（注：畫像は元の入力から參照され、正しくリンクされていると想定されています。）

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