ノーコード機械学習とは何ですか?
ノーコード機械学習 (ML) プラットフォームは、視覚的なドラッグアンドドロッププラットフォームを使用して、機械学習モデルを自動的に構築し、予測を生成します。コードは 1 行も書く必要はありません。これらのプラットフォームは、データ収集、データクレンジング、モデル選択、モデルトレーニング、およびモデルデプロイのプロセスを自動化します。
ノーコード ML は機械学習を民主化します。これにより、ML の知識やプログラミング経験のないビジネスアナリストが、機械学習モデルを構築し、予測を生成して、顧客が解約するかもしれない時期や注文がいつ配達されるかを予測するなど、差し迫った問題を解決できます。
ノーコード ML と従来の ML
従来の ML では、熟練したデータサイエンティストが Python などのプログラミング言語を使用して ML モデルを構築します。データサイエンティストは、データセットをインポートし、手動および自動のデータクレンジングと特徴量エンジニアリングの手法を使用して ML 用のデータを準備する必要があります。モデルを本番稼働用環境にデプロイする前に、モデルのトレーニングと調整に使用するデータの一部を選択する必要があります。
逆に、ノーコードプラットフォームは、最先端の ML プログラミングの機能と、ビジネスユーザーが ML モデルを構築できるようにする使いやすいツールを組み合わせたものです。
ノーコード ML モデリングは、AutoML とは異なります。AutoML は、従来の ML プロセスを合理化するために用いられる手法です。通常、AutoML はデータ準備を自動化し、自動化されたプロセスを使用して適切なアルゴリズムを特定します。AutoML とノーコード ML の主な違いは、AutoML ではデータサイエンティストのスキルと知識が必要ですが、ノーコード ML では必要ないことです。
ノーコード ML が重要な理由
Amazon SageMaker などのツールは、データサイエンティストや ML エンジニアが、フルマネージド型のインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して、あらゆるユースケースの ML モデルを構築、トレーニング、デプロイできるように設計されていますが、ビジネスアナリストも ML を使用してイノベーションを起こす必要があります。
ノーコード ML は、そのギャップを埋め、ビジネスアナリストが自動化された機械学習を利用して予測を生成できるようにします。
ノーコード機械学習ツールはどのように機能しますか?
ほとんどのノーコード ML ツールは、シンプルなグラフィカルインターフェイスまたはドラッグアンドドロップインターフェイスを備えています。これらを使用すると、データアイコンをインターフェイスにドラッグするか、ファイルをクリックするだけで、データソースに接続できます。データがインポートされると、ノーコードプラットフォームがデータをクリーンアップして変換し、ML の準備が整います。
ノーコード ML プラットフォームは、アルゴリズムの選択を簡素化します。ドロップダウンリストからアルゴリズムを選択する場合もあれば、プラットフォームが自動選択アルゴリズムを実行して、データに最適なアルゴリズムを見つける場合もあります。プラットフォームはモデルを自動的にトレーニングし、予測精度と、結果に最も大きな影響を及ぼす機能に関する統計を提供します。トレーニングが完了すると、ノーコード ML モデルを使用して予測を生成できます。
ノーコード ML ツールはどのように活用できますか?
ノーコード ML を活用して、緊急性の高い質問に回答できます。例えば、マーケティングアナリストはノーコード ML を使用して、セールスリードを評価し、コンバージョンの可能性が最も高いリードを予測できます。財務アナリストは、ノーコード ML を使用して、新規顧客の信用リスクを評価したり、収益の成長を予測したりします。製造業では、生産アナリストはノーコード ML を使用してキャパシティの制約を予測し、物流アナリストは最適な配送ルートを決定するために ML モデルを準備できます。
Amazon SageMaker を使用したノーコード ML
Amazon SageMaker Canvas は、ビジネスアナリストに視覚的なポイントアンドクリックインターフェイスを提供することで ML へのアクセスを拡張します。これにより、ビジネスアナリストは、自ら正確な ML 予測を生成できます。機械学習の経験は不要で、コードを 1 行も書く必要はありません。
クラウドとオンプレミスのデータソースからのデータを迅速に接続したり、これらのデータにアクセスおよび結合したりして、データを自動的に検出、クレンジング、分析し、ボタンをクリックして ML モデルを作成し、単一予測または一括予測を生成できます。また、SageMaker Studio を使用してコラボレーションし、レビューとフィードバックのためにモデルをデータサイエンティストに送信することもできます。
SageMaker Canvas の使用を開始するには、チュートリアルを詳しくご覧ください。
