Was ist No-Code-Machine-Learning?

No-Code-Plattformen für Machine Learning (ML) nutzen visuelle Drag-and-Drop-Plattformen, um automatisch ML-Modelle zu erstellen und Vorhersagen zu treffen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Diese Plattformen automatisieren den Prozess der Datenerfassung, der Datenbereinigung, der Modellauswahl, des Modelltrainings und der Modellbereitstellung.

No-Code-ML demokratisiert das Machine Learning. Es ermöglicht Unternehmensanalysten ohne ML-Kenntnisse oder Programmiererfahrung, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und Vorhersagen zu generieren, um unmittelbare Probleme zu lösen, z. B. die Vorhersage, wann Kunden abwandern oder wann Bestellungen geliefert werden. 

No-Code-ML gegen traditionelles ML

Beim traditionellen ML verwendet ein erfahrener Datenwissenschaftler eine Programmiersprache wie Python, um ein ML-Modell zu erstellen. Datenwissenschaftler müssen Datensätze importieren und die Daten mit manuellen und automatischen Datenbereinigungs- und Feature-Engineering-Techniken für ML vorbereiten. Sie müssen einen Teil der Daten auswählen, um ihr Modell zu trainieren und abzustimmen, bevor sie es in der Produktion einsetzen können. 

Umgekehrt kombiniert eine Plattform ohne Code die Fähigkeiten modernster ML-Programmierung mit benutzerfreundlichen Tools, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, ML-Modelle zu erstellen.

Die No-Code-ML-Modellierung unterscheidet sich von AutoML. AutoML ist eine Technik, die dazu dient, herkömmliche ML-Prozesse zu rationalisieren. AutoML automatisiert in der Regel die Datenaufbereitung und verwendet automatisierte Prozesse zur Ermittlung geeigneter Algorithmen. Der Hauptunterschied zwischen AutoML und No-Code ML besteht darin, dass AutoML die Fähigkeiten und Kenntnisse des Datenwissenschaftlers erfordert, während No-Code ML dies nicht tut. 

Warum No-Code-ML wichtig ist

Während Tools wie Amazon SageMaker für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure entwickelt wurden, um ML-Modelle für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Arbeitsabläufen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen, müssen auch Business-Analysten mit ML innovativ sein.  

No-Code-ML überbrückt diese Lücke und bringt automatisiertes maschinelles Lernen zu Unternehmensanalysten, damit diese Vorhersagen erstellen können.

Wie funktionieren die No-Code-Machine-Learning-Tools?

Die meisten No-Code-ML-Tools haben eine einfache grafische oder Drag-and-Drop-Oberfläche. Diese ermöglichen es Ihnen, eine Verbindung zu Datenquellen herzustellen, indem Sie einfach das Datensymbol in die Oberfläche ziehen oder auf die Datei klicken. Sobald die Daten importiert sind, müssen keine Codeplattformen die Daten bereinigen und umwandeln, damit sie für ML bereit sind.

No-Code-ML-Plattformen vereinfachen die Auswahl der Algorithmen. In einigen Fällen wählen Sie Algorithmen aus Dropdown-Listen aus, in anderen Fällen führt die Plattform automatische Auswahlalgorithmen aus, um den besten Algorithmus für Ihre Daten zu finden. Die Plattform trainiert das Modell automatisch und liefert Statistiken über die Vorhersagegenauigkeit und die Merkmale, die das Ergebnis am meisten beeinflussen. Einmal trainiert, können Sie No-Code-ML-Modelle für die Erstellung von Vorhersagen verwenden.

Wie können Sie die No-Code-ML-Tools nutzen?

Sie können No-Code-ML nutzen, um dringende Fragen zu beantworten. Marketinganalysten können zum Beispiel No-Code-ML verwenden, um Leads zu bewerten und vorherzusagen, welche das höchste Konversionspotenzial haben. Finanzanalysten verwenden No-Code-ML, um das Kreditrisiko von Neukunden zu bewerten oder das Umsatzwachstum vorherzusagen. In der Fertigung können Produktionsanalysten No-Code-ML verwenden, um Kapazitätsbeschränkungen vorherzusagen, während Logistikanalysten ML-Modelle erstellen können, um optimale Versandrouten zu bestimmen.

No-Code-ML mit Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Canvas erweitert den Zugang zu ML, indem es Geschäftsanalysten eine visuelle Point-and-Click-Oberfläche bietet, mit der sie selbst genaue ML-Vorhersagen erstellen können - ohne dass sie Erfahrung mit maschinellem Lernen haben oder eine einzige Zeile Code schreiben müssen.

Sie können Daten aus Cloud- und lokalen Datenquellen schnell verbinden, darauf zugreifen und kombinieren, Daten automatisch erkennen, bereinigen und analysieren, ML-Modelle mit einem Mausklick erstellen und Einzel- oder Massenprognosen erstellen. Sie können auch mit SageMaker Studio zusammenarbeiten und Modelle zur Überprüfung und zum Feedback an Datenwissenschaftler senden.

Für die ersten Schritte mit SageMaker Data Wrangler sehen Sie sich das Tutorial an.

No-Code-Machine-Learning – Nächste Schritte

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