¿En qué consiste el machine learning sin código?
Las plataformas de machine learning (ML) sin código utilizan plataformas visuales de arrastrar y soltar para crear automáticamente modelos de machine learning y generar predicciones sin necesidad de escribir una sola línea de código. Estas plataformas automatizan el proceso de recopilación y limpieza de datos, así como la selección, el entrenamiento y la implementación de modelos.
El ML sin código democratiza el machine learning. Permite que los analistas empresariales sin conocimientos de ML o programación creen modelos de machine learning y generen predicciones para resolver problemas inmediatos, como la predicción de la rotación de clientes o de cuándo se entregarán los pedidos.
El ML sin código frente al ML tradicional
Con el ML tradicional, un científico de datos experimentado usa un lenguaje de programación como Python para crear un modelo de ML. Los científicos de datos tienen que importar conjuntos de datos y prepararlos para el ML con una limpieza manual y automatizada de los datos y técnicas de ingeniería de características. Tienen que seleccionar qué parte de los datos usar para entrenar y mejorar su modelo antes de implementarlo en producción.
En cambio, una plataforma sin código combina las capacidades de ML innovadoras con sencillas herramientas que permiten que los usuarios empresariales creen modelos de ML.
Los modelos de ML sin código son diferentes del ML automatizado. El ML automatizado es una técnica que se usa para mejorar los procesos de ML convencionales. Suele automatizar la preparación de datos y usa procesos automatizados para identificar algoritmos apropiados. La diferencia principal entre el ML automatizado y el ML sin código es que el primero requiere las habilidades y el conocimiento de un científico de datos, mientras que el segundo, no.
¿Por qué el ML sin código es importante?
Mientras que herramientas como Amazon SageMaker están diseñadas para que científicos de datos e ingenieros de ML creen, entrenen e implementen modelos de ML para cualquier caso de uso con una infraestructura, herramientas y flujos de trabajo completamente administrados, los analistas empresariales también tienen que innovar con ML.
El ML sin código llena ese vacío y lleva el machine learning automatizado a analistas empresariales para que puedan generar predicciones.
¿Cómo funcionan las herramientas de machine learning sin código?
La mayoría de herramientas de ML sin código tienen una interfaz gráfica o de arrastrar y soltar simple. Estas le permiten conectarse a orígenes de datos tan solo arrastrando el icono de datos a la interfaz o haciendo clic en el archivo. Una vez importados los datos, las plataformas sin código limpian y transforman los datos a fin de prepararlos para ML.
Las plataformas de ML sin código simplifican la selección de algoritmos. Aunque en algunos casos tendrá que seleccionar algoritmos de una lista desplegable, la plataforma ejecuta algoritmos de selección automatizada a fin de encontrar el mejor algoritmo para sus datos. La plataforma entrena automáticamente el modelo y ofrece estadísticas sobre la exactitud de la predicción y las características que más influirán en el resultado. Una vez entrenado, puede usar modelos de ML sin código para generar predicciones.
¿Cómo puede aprovechar las herramientas de ML sin código?
Puede aprovechar el ML sin código para responder a preguntas urgentes. Por ejemplo, los analistas de marketing usan el ML sin código para evaluar oportunidades de venta y predecir cuál tiene mayor potencial de conversión. Los analistas financieros usan el ML sin código para evaluar los riesgos crediticios de nuevos clientes o para predecir el crecimiento de los ingresos. En el sector de la fabricación, los analistas de producción pueden usar el ML sin código para predecir los límites de capacidad, mientras que los analistas de logística pueden preparar los modelos de ML para determinar rutas de envío óptimas.
ML sin código con Amazon SageMaker
Para ampliar el acceso al ML, Amazon SageMaker Canvas ofrece a los analistas empresariales una interfaz interactiva y visual para que puedan generar sus propias predicciones precisas de ML, sin necesidad de tener experiencia en esta tecnología ni tener que escribir una sola línea de código.
Puede conectar, acceder a y combinar rápidamente datos desde orígenes de datos en las instalaciones y en la nube, detectar, limpiar y analizar datos automáticamente, crear modelos de ML haciendo clic en un botón y generar predicciones individuales o en lote. También puede colaborar y enviar modelos a los científicos de datos con SageMaker Studio para revisar y hacer comentarios.
Para empezar a usar SageMaker Canvas, siga este tutorial.
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