No-code/Low-code ML

Платформи без коду прискорюють і підвищують якість розробки додатків, інтеграції та візуалізації вхідних даних. Такі платформи пропонують інтерфейси для проектування дисплеїв, процесів і візуалізації даних для онлайн і мобільних додатків замість написання коду. Оркестрування API, підготовка даних, інтеграція даних та підключення до стандартних платформ SaaS - все це підтримується інтеграційними рішеннями з низьким рівнем коду. Існує кілька безкодових рішень для підключення до джерел вхідних даних і створення візуалізацій вхідних даних, якщо ви створюєте дашборди та звіти.

Таким чином, ці платформи прискорюють і підвищують якість розробки додатків та інтеграцій. Крім того, вони також пропонують інтерфейси для проектування дисплеїв, процесів і візуалізації вводу для онлайн і мобільних додатків замість написання коду.

• Стандартні платформи SaaS підтримуються інтеграційними рішеннями з низьким рівнем коду.

Як це працює?

З моменту початку прогнозування методи без коду прискорюють стандартний процес машинного навчання.

• Предварительная обработка

ШІ починає етап попередньої обробки, на якому він перетворює необроблені дані на вхідні дані, які може зрозуміти алгоритм машинного навчання. Він видаляє порожні/нульові рядки або стовпці, виділяє стовпці з надто великою кількістю різних нечислових значень, збільшує і зменшує вибірку даних, а потім виконує безліч інших процедур, щоб підготувати ваші дані до машинного навчання. Цей процес також відомий як Feature Engineering, і він є поширеною фразою для підвищення точності моделей машинного навчання.

Звичайно, ШІ виконує нормалізацію, яка передбачає зміну значень числових стовпців для отримання більш точних діапазонів. Нормалізація не є обов'язковою для кожного набору даних, хоча вона зазвичай використовується для підвищення точності, коли два діапазони різко відрізняються.

• Моделі навчання

Це момент, коли машинне навчання стає більш технічним.

Існує кілька фундаментальних алгоритмів, кожен з яких має свій набір параметрів. Уявіть собі Clearly AI як досвідченого музиканта, який використовує заздалегідь запрограмований алгоритм для тестування мільйонів перестановок залежно від атрибутів набору даних і вибирає найкращі комбінації на льоту для максимальної точності. Це чудова новина для нетехнічних бізнес-користувачів, оскільки вони можуть бути новачками в машинному навчанні, а розробка найточнішого алгоритму може зайняти багато часу.

• Перевірка правильності

Під час тестування вашого набору даних ml відокремлює сегмент рядків, щоб оцінити його узгодженість окремо. Він вибирає невеликі сегменти рядків з набору даних і оцінює їх з тією ж точністю, що і решту набору даних.

Машинне навчання та low-code платформи

Платформи з низьким рівнем коду продовжуватимуть диференціюватися, додаючи можливості машинного навчання, які необхідні для користувацького досвіду, який вони забезпечують. В майбутньому з'явиться більше обробки тексту і зображень для підтримки робочих процесів, аналіз тенденцій для систем управління портфелем, а також кластеризація для CRM і маркетингових робочих процесів.

Однак, коли мова йде про масштабне контрольоване і неконтрольоване навчання, глибоке навчання і modelops, більш ймовірно, що вам знадобиться використання та інтеграція зі спеціалізованою платформою для науки про дані та modelops.

Більше постачальників технологій тестування з низьким рівнем коду можуть об'єднатися, щоб забезпечити можливості машинного навчання в AWS, Azure, GCP та інших публічних хмарах, співпрацюючи над інтеграцією або надаючи тестові версії.

Технології безкодового млм і надалі відіграватимуть вирішальну роль у спрощенні для розробників створення та підтримки додатків, інтеграцій та візуалізацій. Незалежно від того, чи інвестують платформи машинного навчання без коду у власні можливості штучного інтелекту, чи надають коннектори для підключення до сторонніх платформ науки про дані, очікуйте на більш інтелектуальну автоматизацію та можливості машинного навчання.