노 코드 기계 학습이란 무엇인가요?

노 코드 기계 학습(ML) 플랫폼은 시각적 끌어서 놓기 플랫폼을 사용해 자동으로 기계 학습 모델을 구축하여 코드를 한 줄도 작성하지 않고 예측을 생성합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 정리, 모델 선택, 모델 훈련, 모델 배포 프로세스를 자동화합니다.

노 코드 ML은 기계 학습을 대중화합니다. 즉, ML 관련 지식이나 프로그래밍 경험이 없는 비즈니스 분석가가 기계 학습 모델을 구축하고 예측 결과를 생성하여 고객이 언제 이탈할지 또는 주문이 언제 배송될지를 예측하는 등, 당면한 문제를 해결할 수 있습니다. 

노 코드 ML vs. 전통적 ML

전통적인 ML에서는 숙련된 데이터 사이언티스트가 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 ML 모델을 구축합니다. 데이터 사이언티스트는 데이터 세트를 가져와 수동/자동 데이터 정리 및 특성 추출 기법을 사용하여 ML용 데이터를 준비해야 합니다. 모델을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 모델을 훈련하고 튜닝하는 데 사용할 일부 데이터를 선별해야 합니다. 

이와 달리, 노 코드 플랫폼은 최첨단 ML 프로그래밍 기능과 비즈니스 사용자도 ML 모델을 구축할 수 있는 사용이 간편한 도구를 결합합니다.

노 코드 ML 모델링은 AutoML과 다릅니다. AutoML은 기존 ML 프로세스를 간소화하는 데 사용되는 기법입니다. AutoML은 일반적으로 데이터 준비를 자동화하고, 자동화된 프로세스를 사용하여 적절한 알고리즘을 식별합니다. AutoML과 노 코드 ML의 주요 차이점은 AutoML에는 데이터 사이언티스트의 기술과 지식이 필요한 반면, 노 코드 ML에는 필요하지 않다는 것입니다.