แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีโค้ดคืออะไร

แพลตฟอร์มโค้ดแมชชีนเลิร์นนิง (ML) แบบปราศจากโค้ดจะใช้แพลตฟอร์มแบบแบบลากและวางแบบแสดงผลเป็นภาพเพื่อการสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงและสร้างการคาดการณ์โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูล การชำระข้อมูล การเลือกแบบจำลอง การฝึกแบบจำลอง และการปรับใช้แบบจำลองเป็นระบบอัตโนมัติ

ไม่มีรหัส ML ทำให้การเรียนรู้ของ เครื่องเป็นประชาธิปไตย สิ่งนี้จะช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจที่ไม่มีความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิง หรือไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิง สามารถสร้างการคาดการณ์เพื่อแก้ปัญหาได้แบบทันที เช่น การคาดการณ์กรณีที่ลูกค้าอาจเลิกใช้บริการหรือคาดการณ์ว่าจะมีการส่งมอบคำสั่งซื้อเมื่อใด 

ML แบบปราศจากโค้ด เทียบกับ ML แบบดั้งเดิม

ด้วย ML แบบดั้งเดิม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ จะใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python ในการสร้างแบบจำลอง ML นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องนำเข้าชุดข้อมูลและเตรียมข้อมูลสำหรับ ML โดยใช้การชำระข้อมูลด้วยตนเองและการชำระข้อมูลแบบอัตโนมัติ และใช้เทคนิคทางวิศวกรรมคุณลักษณะ พวกเขาต้องเลือกส่วนของข้อมูลและนำมาใช้ในการฝึก และปรับแต่งแบบจำลองก่อนที่จะนำมาปรับใช้ในขั้นการผลิต 

ในทางกลับกัน แพลตฟอร์มแบบปราศจากโค้ดจะรวมความสามารถของการเขียนโปรแกรม ML ที่ทันสมัยเข้ากับเครื่องมือที่ใช้ง่าย ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถสร้างแบบจำลอง ML ได้

การสร้างแบบจำลอง ML แบบปราศจากโค้ด นั้นแตกต่างจาก AutoML AutoML เป็นเทคนิคที่ใช้ปรับปรุงกระบวนการ ML แบบดั้งเดิม โดยทั่วไปแล้ว AutoML จะเตรียมข้อมูลโดยระบบอัตโนมัติ และใช้กระบวนการอัตโนมัติในการระบุอัลกอริทึมที่เหมาะสม ความแตกต่างหลักระหว่าง AutoML และ ML แบบปราศจากโค้ด คือ AutoML ต้องอาศัยทักษะและความรู้ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในขณะ ML แบบปราศจากโค้ดไม่ต้องทำเช่นนั้น