Что такое машинное обучение без программирования?

Платформы машинного обучения без программирования используют визуальные платформы редактирования методом перетаскивания для автоматического построения моделей машинного обучения и генерирования прогнозов без написания единой строки кода. Эти платформы автоматизируют процесс сбора данных, их очистки, выбора модели, ее обучения и развертывания.

Машинное обучение без программирования делает процесс максимально доступным. Оно позволяет бизнес-аналитикам без знания машинного обучения и опыта в программировании создавать модели машинного обучения и генерировать прогнозы для решения насущных проблем, например для прогнозирования оттока клиентов или времени доставки заказов. 

Машинное обучение без кода и традиционное машинное обучение

При традиционном машинном обучении опытный специалист по работе с данными использует язык программирования, например Python, чтобы создать модель ML. Специалисты по работе с данными должны импортировать наборы данных и подготовить данные к ML, очищая данные с использованием ручных и автоматизированных процессов и применением инженерных технологий. Они должны отобрать часть данных, которая будет использоваться для обучения и настройки модели перед ее развертыванием в рабочей среде. 

Платформа без кода, напротив, объединяет в себе возможности передового программирования машинного обучения с простыми в использовании инструментами, которые позволяют предприятиям создавать модели машинного обучения.

Моделирование машинного обучения без кода отличается от AutoML. AutoML – это технология, используемая для ускорения обычных процессов машинного обучения. Обычно AutoML автоматизирует подготовку данных и применяет автоматизированные процессы, чтобы выявить соответствующие алгоритмы. Основное различие между AutoML и ML без кода заключается в том, что AutoML требует навыков и знаний специалиста по работе с данными, а ML без кода – не требует. 

Если такие инструменты, какAmazon SageMaker, предназначены для специалистов по работе с данными и инженеров машинного обучения, которые создают, обучают и развертывают модели машинного обучения для любого примера использования с полностью управляемой инфраструктурой, инструментами и рабочими процессами, то бизнес-аналитикам нужно использовать машинное обучение еще и для внедрения инноваций.  

Машинное обучение без программирования закрывает эту брешь и предоставляет возможности автоматизированного машинного обучения бизнес-аналитикам, чтобы те могли генерировать прогнозы.

Большинство инструментов машинного обучения без программирования снабжены простым графическим интерфейсом или интерфейсом с возможностью перетягивания. Они позволяют вам подключаться к источникам данных, просто перенося значки данных в интерфейс или щелкая на файле. После импорта данных платформы без кода очищают и преобразовывают их, чтобы подготовить для машинного обучения.

Платформы машинного обучения без кода упрощают выбор алгоритма. В некоторых случаях вы выбираете алгоритмы из выпадающих списков, а в других случаях платформа сама запускает автоматизированные алгоритмы выбора для поиска наилучшего алгоритма для ваших данных. Платформа автоматически обучает модель и предоставляет статистические данные о точности прогноза и факторах, которые оказывают наибольшее влияние на результат. После обучения вы можете использовать модели машинного обучения без кода для создания прогнозов.

Вы можете использовать машинное обучение без программирования, чтобы получать ответы на насущные вопросы. Например, аналитики рынка могут использовать машинное обучение без программирования, чтобы оценивать потенциальных клиентов и прогнозировать, какие из них обладают наибольшим потенциалом конверсии. Финансовые аналитики используют машинное обучение без программирования, чтобы оценивать кредитные риски новых клиентов или прогнозировать рост прибыли. В сфере производства аналитики могут использовать машинное обучение для прогнозирования ограничений объема выпуска, а аналитики в сфере логистики могут подготовить модели машинного обучения для определения оптимальных маршрутов доставки.

Amazon SageMaker Canvas расширяет доступ к машинному обучению, предоставляя бизнес-аналитикам визуальный интерактивный интерфейс, позволяющий генерировать точные прогнозы машинного обучения самостоятельно, без необходимости в опыте работы с машинным обучением и в написании даже одной строки кода.

Вы можете быстро подключаться к источникам данных, получать доступ к данным и комбинировать данные из облачных и локальных источников, автоматически выявлять, очищать и анализировать данные, создавать модели машинного обучения нажатием кнопки и генерировать одиночные или пакетные прогнозы. Также вы можете вести совместную работу и отправлять модели специалистам по работе с данными с помощью Студии Amazon SageMaker на рассмотрение, чтобы получить обратную связь.

Чтобы начать работу с SageMaker Canvas, прочитайте учебное пособие.