Apa Itu Machine Learning Tanpa Kode?
Platform machine learning (ML) tanpa kode menggunakan platform seret dan lepas visual untuk secara otomatis membangun model machine learning dan menghasilkan prediksi tanpa menulis satu pun baris kode. Platform ini mengotomatiskan proses pengumpulan data, pembersihan data, pemilihan model, pelatihan model, dan deployment model.
ML tanpa kode mendemokratisasikan machine learning. ML tanpa kode memungkinkan analis bisnis yang tidak memiliki pengetahuan ML atau pengalaman pemrograman untuk membangun model machine learning dan menghasilkan prediksi guna memecahkan masalah langsung, seperti memprediksi kapan pelanggan churn atau kapan pesanan akan dikirimkan.
ML Tanpa Kode Versus ML Tradisional
Dengan ML tradisional, ilmuwan data yang terampil menggunakan bahasa pemrograman, seperti Python, untuk membangun model ML. Ilmuwan data harus mengimpor set data dan menyiapkan data untuk ML menggunakan teknik pembersihan data dan rekayasa fitur secara manual dan otomatis. Ilmuwan data harus memilih sebagian data yang akan digunakan untuk melatih dan menyempurnakan model mereka sebelum melakukan deployment ke dalam produksi.
Sebaliknya, platform tanpa kode menggabungkan kemampuan pemrograman ML mutakhir dengan alat yang mudah digunakan, yang memungkinkan pengguna bisnis membangun model ML.
Pemodelan ML tanpa kode berbeda dari AutoML. AutoML adalah teknik yang digunakan untuk merampingkan proses ML konvensional. AutoML biasanya mengotomatiskan persiapan data dan menggunakan proses otomatis untuk mengidentifikasi algoritme yang sesuai. Perbedaan utama antara AutoML dan ML tanpa kode adalah bahwa AutoML memerlukan keterampilan dan pengetahuan ilmuwan data, sedangkan ML tanpa kode tidak memerlukannya.
Alasan ML Tanpa Kode Penting
Sementara itu, alat seperti Amazon SageMaker didesain bagi ilmuwan data dan teknisi ML untuk membangun, melatih, dan melakukan deployment pada model ML untuk kasus penggunaan apa pun dengan infrastruktur, alat, dan alur kerja terkelola penuh, analis bisnis juga perlu berinovasi dengan ML.
ML Tanpa Kode menjembatani kesenjangan itu dan menghadirkan machine learning otomatis bagi analis bisnis sehingga dapat menghasilkan prediksi.
Bagaimana Cara Kerja Alat Machine Learning Tanpa Kode?
Sebagian besar alat ML tanpa kode memiliki antarmuka grafis atau seret dan lepas sederhana. Antarmuka ini memungkinkan Anda untuk terhubung ke sumber data hanya dengan menyeret ikon data ke antarmuka atau mengeklik file. Setelah data diimpor, platform tanpa kode membersihkan dan mengubah data, sehingga siap untuk ML.
Platform ML tanpa kode menyederhanakan pemilihan algoritme. Di beberapa instans, Anda akan memilih algoritme dari daftar menurun, sementara di lain waktu, platform menjalankan algoritme pemilihan otomatis untuk menemukan algoritme terbaik untuk data Anda. Platform tersebut secara otomatis melatih model dan menyediakan statistik mengenai akurasi prediksi dan fitur yang paling memengaruhi hasil. Setelah dilatih, Anda dapat menggunakan model ML tanpa kode untuk menghasilkan prediksi.
Bagaimana Anda Dapat Memanfaatkan Alat ML Tanpa Kode?
Anda dapat memanfaatkan ML tanpa kode untuk menjawab pertanyaan mendesak. Misalnya, analis pemasaran tidak dapat menggunakan ML kode untuk mengevaluasi prospek penjualan dan memprediksi prospek mana yang memiliki potensi konversi tertinggi. Analis keuangan menggunakan ML tanpa kode untuk mengevaluasi risiko kredit pelanggan baru atau untuk memprediksi pertumbuhan pendapatan. Di bidang manufaktur, analis produksi dapat menggunakan ML tanpa kode untuk memprediksi batasan kapasitas, sementara analis logistik dapat menyiapkan model ML untuk menentukan rute pengiriman yang optimal.
ML Tanpa Kode dengan Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Canvas memperluas akses ke ML dengan menyediakan antarmuka tunjuk dan klik visual yang memungkinkan mereka menghasilkan prediksi ML akurat sendiri—tanpa memerlukan pengalaman machine learning apa pun atau tanpa harus menulis satu baris kode.
Anda dapat dengan cepat menghubungkan, mengakses, dan menggabungkan data dari sumber data cloud dan on-premise, secara otomatis mendeteksi, membersihkan, dan menganalisis data, membuat model ML dengan mengeklik tombol, serta menghasilkan prediksi tunggal atau massal. Anda juga dapat berkolaborasi dan mengirim model ke ilmuwan data menggunakan SageMaker Studio untuk mendapat ulasan dan umpan balik.
Untuk memulai SageMaker Canvas, jelajahi tutorial.
