Pertumbuhan Letupan Pembelajaran Mesin dan Kebangkitan Platform No-Kod

Dekad yang lalu telah menyaksikan lonjakan yang tidak pernah berlaku dalam aplikasi pembelajaran mesin (ML) di pelbagai sektor, termasuk penyelidikan, pendidikan, perniagaan, penjagaan kesihatan, dan bioteknologi. Mengintegrasikan ML ke dalam sistem yang sedia ada bukan sekadar kemas kini IT; Ia adalah transformasi seluruh syarikat dengan potensi untuk membuka peluang baru, mengoptimumkan proses, dan meningkatkan perkhidmatan pelanggan. Walau bagaimanapun, halangan teknikal untuk kemasukan secara tradisinya terhad kepada mereka yang mempunyai latar belakang sains komputer yang kuat. Artikel ini meneroka penyelesaian: Platform ML No-Code.

Objektif Pembelajaran:

• Pegang kesan meluas ML di pelbagai bidang.
• Memahami cabaran pelaksanaan ML tradisional dan kelebihan penyelesaian no-kod.
• Ketahui mengenai ciri-ciri utama dan faedah platform ML no-kod.
• Periksa kes penggunaan praktikal yang menunjukkan keupayaan platform tiada kod.
• Terokai langkah-langkah yang terlibat dalam melaksanakan penyelesaian ML menggunakan kedua-dua Python dan platform no-kod.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Cabaran pelaksanaan ML tradisional
• Penyelesaian No-Code
• Ciri-ciri platform ML No-Code
• Gunakan Kes: Klasifikasi Oosit
• Gambaran Keseluruhan Kod Python
• Pelaksanaan Platform No-Code (Orange)
• Soalan yang sering ditanya

Cabaran Pelaksanaan ML Tradisional:

Bangunan aplikasi ML menggunakan kaedah tradisional adalah kompleks, memakan masa, dan mahal. Pembangunan dalaman menghadapi halangan seperti merekrut profesional mahir, mendapatkan lesen perkakasan dan perisian yang diperlukan, dan menavigasi kitaran pembangunan yang panjang. Pendekatan intensif pengekodan ini menghalang banyak pemaju dan pengaturcara rakyat yang lebih suka alat mesra pengguna dengan antara muka intuitif.

Mencari pakar ML yang berkelayakan dengan kemahiran pengekodan yang kuat adalah satu cabaran penting. Projek ML tradisional sering bergantung kepada saintis data atau penganalisis yang mesti kod dan menggunakan sistem ML. Kekurangan bakat sedemikian adalah memacu perniagaan untuk mencari alternatif. Selain itu, walaupun dengan pakar coder, boleh ada sambungan antara penyelesaian teknikal dan keperluan perniagaan.

Aliran kerja ML tipikal melibatkan pembersihan data, penyediaan, pemilihan model, latihan, ujian, penalaan hiperparameter, dan pelaporan. Proses ini menuntut pemahaman yang kukuh mengenai pengaturcaraan, matematik, dan statistik.

Penyelesaian No-Code:

Platform No-Code direka untuk menangani batasan-batasan ini. Alat ML automatik ini memberikan hasil yang cepat, terutamanya memberi manfaat kepada projek -projek dengan tarikh akhir yang ketat dan sumber terhad. Mereka menghapuskan keperluan untuk pengetahuan pengaturcaraan yang luas, yang membolehkan individu yang mempunyai pengalaman pengekodan minimum untuk membuat aplikasi yang disesuaikan.

Platform No-Code mengubah bagaimana perniagaan mendekati teknologi. Gartner meramalkan bahawa menjelang 2024, 80% produk dan perkhidmatan teknologi akan dibina di luar jabatan IT, yang menonjolkan kepentingan alat ini. Platform mesra pengguna ini memudahkan analisis data, pembelajaran mendalam, dan pembangunan model ML, selalunya melalui antara muka drag-and-drop. Mereka membenarkan pengubahsuaian model dan integrasi dengan kod yang ditulis dalam bahasa seperti Python, C, dan C.

(Jadual Membandingkan Pelbagai Platform No -Kod - Rujuk Input Asal untuk Kandungan Jadual)

Ciri-ciri platform ML No-Code:

Platform tiada kod yang benar harus ditawarkan:

• Pengambilan data automatik dari pelbagai format.
• Data automatik pra -proses dengan visualisasi, termasuk mengendalikan data dan ketidakseimbangan yang hilang.
• Pelbagai pilihan model dan resipi analisis, dengan latihan, ujian, dan pengesahan automatik. Perbandingan model dan ciri ranking adalah penting.
• Pelaporan prestasi automatik melalui papan pemuka dan metrik standard (contohnya, matriks kekeliruan).
• Model yang berskala, siap pengeluaran.
• Penalaan hyperparameter automatik.
• Pemantauan prestasi model yang berterusan.

Gunakan Kes: Klasifikasi Oosit:

Oosit mamalia diklasifikasikan sebagai nukleolus (SN) yang dikelilingi atau tidak dikelilingi nukleolus (NSN) berdasarkan konfigurasi kromatin mereka. Kami akan menggunakan dataset imej oosit tetikus (tersedia di [pautan yang disediakan dalam input asal]) untuk klasifikasi. Ini adalah masalah klasifikasi ML klasik.

Gambaran Keseluruhan Kod Python:

Langkah -langkah berikut menggariskan kod python untuk tugas ini (dipermudahkan untuk keringkasan):

1. Memuatkan data dan pra -proses: Muatkan dan tukar imej ke tatasusunan.
2. Imej Embedding: Gunakan InceptionV3 untuk mengekstrak embeddings imej (vektor ciri).
3. Pengiraan Jarak: Kirakan jarak Euclidean berpasangan antara embeddings.
4. Skala Multidimensi (MDS): Kurangkan dimensi ke 2D untuk visualisasi.
5. Visualisasi: Buat plot penyebaran 2D untuk menunjukkan klasifikasi.

(Rujuk input asal untuk kod python terperinci.)

Pelaksanaan Platform No-Code (Orange):

Tugas klasifikasi oosit yang sama boleh dicapai menggunakan oren platform no-kod. Langkah -langkah yang ditunjukkan secara visual dalam imej di bawah. (Rujuk input asal untuk imej)

Kesimpulan:

Platform ML No-Code cepat menjadi alat SaaS yang penting, yang menawarkan penyelesaian yang boleh diakses dan berskala. Kemudahan penggunaan, ciri automatik, dan fleksibiliti mereka menjadikan mereka berharga untuk perniagaan dari semua saiz. Walaupun mereka mungkin mempunyai batasan untuk tugas-tugas yang sangat kompleks, manfaat mereka dari segi kelajuan, keberkesanan kos, dan kebolehaksesan tidak dapat dinafikan.

Takeaways Kunci:

• Platform No-Code Demokrasi ML Akses.
• Mereka menyelaraskan pembangunan ML, menjimatkan masa dan wang.
• Mereka menawarkan antara muka yang mesra pengguna dan ciri-ciri automatik.
• Mereka terpakai di pelbagai industri.
• Mereka mungkin mempunyai batasan untuk tugas yang sangat kompleks.

Soalan Lazim:

• S1: Apakah platform ML No-Code? A1: Platform yang membolehkan model ML bangunan dan penempatan tanpa pengekodan.
• S2: Apakah faedah mereka? A2: Pembangunan mudah, masa dan penjimatan kos, kebolehcapaian kepada bukan pengaturcara.
• S3: Bolehkah mereka mengendalikan model kompleks? A3: Ya, mereka menyokong pelbagai model dan mengautomasikan banyak proses.
• S4: Adakah mereka sesuai untuk semua perniagaan? A4: Ya, mereka boleh digunakan di banyak domain.

(Nota: Imej dirujuk dari input asal dan diandaikan dengan betul dikaitkan.)

Atas ialah kandungan terperinci Tiada pembelajaran mesin kod untuk latar belakang bukan CS. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!