Công nghệ máy học không cần mã là gì?

Nền tảng máy học (ML) không cần mã sử dụng nền tảng kéo và thả trực quan để tự động xây dựng mô hình máy học và đưa ra dự đoán mà không cần viết mã, dù chỉ một dòng. Các nền tảng này tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, lựa chọn mô hình, đào tạo mô hình và triển khai mô hình.

ML không cần mã dân chủ hóa máy học. Công nghệ này cho phép các nhà phân tích kinh doanh không có kiến ​​thức hoặc kinh nghiệm lập trình ML xây dựng các mô hình máy học và đưa ra những dự đoán để giải quyết các vấn đề cấp bách, chẳng hạn như dự đoán thời điểm khách hàng có thể rời đi hoặc thời điểm đơn đặt hàng sẽ được giao. 

ML không cần mã so với ML truyền thống

Với ML truyền thống, một nhà khoa học dữ liệu trình độ cao sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python để xây dựng mô hình ML. Các nhà khoa học dữ liệu phải nhập tập dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu cho ML bằng cách sử dụng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu và thiết kế tính năng thủ công cũng như tự động. Họ phải chọn một phần dữ liệu để sử dụng cho đào tạo và tinh chỉnh mô hình của mình trước khi triển khai vào sản xuất. 

Ngược lại, một nền tảng không cần mã kết hợp khả năng lập trình ML tiên tiến với các công cụ dễ sử dụng cho phép người dùng doanh nghiệp xây dựng các mô hình ML.

Lập mô hình ML không cần mã khác với AutoML. AutoML là một kỹ thuật được sử dụng để đơn giản hóa các quy trình ML thông thường. AutoML thường tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu và sử dụng các quy trình tự động để xác định các thuật toán thích hợp. Sự khác biệt cơ bản giữa AutoML và ML không cần mã là AutoML đòi hỏi các kỹ năng và kiến ​​thức của một nhà khoa học dữ liệu, ngược lại với ML không cần mã.