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. 

Tại sao ML không cần mã lại quan trọng

Mặc dù các công cụ như Amazon SageMaker được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML để xây dựng, đào tạo và triển khai những mô hình ML cho mọi trường hợp sử dụng với cơ sở hạ tầng, công cụ và luồng công việc được quản lý toàn phần, các nhà phân tích kinh doanh cũng cần đổi mới với ML.  

ML không cần mã thu hẹp khoảng cách đó và mang công nghệ máy học tự động đến với các nhà phân tích kinh doanh để họ có thể đưa ra dự đoán.

Các công cụ máy học không cần mã hoạt động như thế nào?

Phần lớn các công cụ ML không cần mã đều có giao diện đồ họa hoặc kéo và thả đơn giản. Những công cụ này cho phép bạn kết nối với các nguồn dữ liệu chỉ bằng cách kéo biểu tượng dữ liệu vào giao diện hoặc nhấp vào tệp. Sau khi dữ liệu được nhập, nền tảng không cần mã làm sạch và chuyển đổi dữ liệu để sẵn sàng cho ML.

Nền tảng ML không cần mã đơn giản hóa hoạt động lựa chọn thuật toán. Trong một số trường hợp, bạn sẽ lựa chọn thuật toán từ các danh sách thả xuống, còn trong những trường hợp khác, nền tảng chạy các thuật toán lựa chọn tự động để tìm ra thuật toán phù hợp nhất cho dữ liệu của bạn. Nền tảng tự động đào tạo mô hình và cung cấp số liệu thống kê về độ chính xác của dự đoán và các yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả. Sau khi đã đào tạo, bạn có thể sử dụng các mô hình ML không cần mã để đưa ra những dự đoán.

Làm thế nào để tận dụng các công cụ ML không cần mã?

Bạn có thể tận dụng ML không cần mã để trả lời những câu hỏi cấp bách. Ví dụ: các nhà phân tích tiếp thị có thể sử dụng ML không cần mã để đánh giá khách hàng tiềm năng và dự đoán xem khách nào có xác suất mua hàng cao nhất. Các nhà phân tích tài chính sử dụng ML không cần mã để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng mới hoặc để dự đoán tăng trưởng doanh thu. Trong sản xuất, các nhà phân tích sản xuất có thể sử dụng ML không cần mã để dự đoán những hạn chế về khả năng, còn các nhà phân tích kho vận có thể chuẩn bị những mô hình ML để xác định các tuyến vận chuyển tối ưu.

ML không cần mã với Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Canvas mở rộng quyền truy cập vào ML bằng cách cung cấp cho các nhà phân tích kinh doanh một giao diện trỏ-nhấp, cho phép họ tự tạo ra những dự đoán ML chuẩn xác, mà không cần có kinh nghiệm với máy học hay viết bất cứ đoạn mã nào.

Bạn có thể nhanh chóng kết nối, truy cập và kết hợp dữ liệu từ các nguồn dữ liệu trên đám mây và tại chỗ, tự động phát hiện, làm sạch và phân tích dữ liệu, lập mô hình ML chỉ với một cú nhấp chuột và đưa ra các dự đoán riêng lẻ hoặc hàng loạt. Bạn cũng có thể phối hợp và gửi mô hình cho các nhà khoa học dữ liệu bằng SageMaker Studio để họ xem xét và phản hồi.

Để bắt đầu sử dụng SageMaker Canvas, khám phá hướng dẫn này.

Các bước tiếp theo để sử dụng giải pháp Máy học không cần mã

Tham khảo các tài nguyên bổ sung liên quan đến sản phẩm
Tìm hiểu thêm về các Dịch vụ máy học 
Đăng ký tài khoản miễn phí

Nhận ngay quyền sử dụng Bậc miễn phí của AWS.

Đăng ký 
Bắt đầu xây dựng trong bảng điều khiển

Bắt đầu xây dựng trong bảng điều khiển quản lý AWS.

Đăng nhập