機(jī)械學(xué)習(xí)の爆発的な成長(zhǎng)とノーコードプラットフォームの増加

過(guò)去10年間で、研究、教育、ビジネス、ヘルスケア、バイオテクノロジーなど、多くのセクターで機(jī)械學(xué)習(xí)（ML）アプリケーションが前例のない急増を見(jiàn)てきました。 MLを既存のシステムに統(tǒng)合するだけでなく、ITアップデートだけではありません。これは、新しい機(jī)會(huì)のロックを解除し、プロセスを最適化し、顧客サービスを改善する可能性を備えた全社的な変革です。ただし、エントリーに対する技術(shù)的な障壁は、伝統(tǒng)的に強(qiáng)力なコンピューターサイエンスの背景を持つ人々にMLの採(cǎi)用を制限していました。この記事では、ソリューション：ノーコードMLプラットフォームについて説明します。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• さまざまなフィールドでのMLの広範(fàn)な影響を把握します。
• 従來(lái)のML実裝の課題と、ノーコードソリューションの利點(diǎn)を理解してください。
• ノーコードMLプラットフォームの主要な機(jī)能と利點(diǎn)について學(xué)びます。
• ノーコードプラットフォームの機(jī)能を示す実用的なケースを調(diào)べます。
• Pythonとノーコードプラットフォームの両方を使用して、MLソリューションの実裝に伴う手順を調(diào)べます。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

• 従來(lái)のML実裝の課題
• ノーコードソリューション
• ノーコードMLプラットフォームの機(jī)能
• ユースケース：卵母細(xì)胞分類
• Pythonコードの概要
• ノーコードプラットフォーム実裝（オレンジ）
• よくある質(zhì)問(wèn)

従來(lái)のML実裝の課題：

従來(lái)の方法を使用したMLアプリケーションの構(gòu)築は、複雑で時(shí)間がかかり、高価です。內(nèi)部開(kāi)発は、熟練した専門(mén)家を募集し、必要なハードウェアとソフトウェアライセンスの調(diào)達(dá)、長(zhǎng)い開(kāi)発サイクルのナビゲートなどのハードルに直面しています。このコーディング集約的なアプローチは、直感的なインターフェイスを備えたユーザーフレンドリーなツールを好む多くの市民開(kāi)発者やプログラマーを阻止しています。

強(qiáng)力なコーディングスキルを持つ資格のあるMLの専門(mén)家を見(jiàn)つけることは、重要な課題です。従來(lái)のMLプロジェクトは、多くの場(chǎng)合、MLシステムをコーディングおよび展開(kāi)する必要があるデータサイエンティストまたはアナリストに依存しています。そのような才能の希少性は、企業(yè)が代替案を求めるように駆り立てています。さらに、専門(mén)家のコーダーがいる場(chǎng)合でも、技術(shù)的なソリューションとビジネスニーズの間に切斷がある可能性があります。

典型的なMLワークフローには、データクリーニング、準(zhǔn)備、モデルの選択、トレーニング、テスト、ハイパーパラメーターの調(diào)整、レポートが含まれます。このプロセスには、プログラミング、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)の確かな理解が必要です。

ノーコードソリューション：

ノーコードプラットフォームは、これらの制限に対処するように設(shè)計(jì)されています。これらの自動(dòng)化されたMLツールは、締め切りと限られたリソースを持つプロジェクトに特に有益な迅速な結(jié)果をもたらします。彼らは、広範(fàn)なプログラミング知識(shí)の必要性を排除し、最小限のコーディングエクスペリエンスを持つ個(gè)人がカスタマイズされたアプリケーションを作成できるようにします。

ノーコードプラットフォームは、企業(yè)がテクノロジーにアプローチする方法を変革しています。 Gartnerは、2024年までに、テクノロジー製品とサービスの80％がIT部門(mén)の外に構(gòu)築されると予測(cè)しており、これらのツールの重要性の高まりを強(qiáng)調(diào)しています。これらのユーザーフレンドリーなプラットフォームは、多くの場(chǎng)合、ドラッグアンドドロップインターフェイスを通じて、データ分析、ディープラーニング、およびMLモデル開(kāi)発を簡(jiǎn)素化します。これらは、Python、C、Cなどの言語(yǔ)で記述されたコードとのモデルの変更と統(tǒng)合を可能にします。

（テーブルさまざまなノーコードプラットフォームの比較 - テーブルコンテンツの元の入力を參照）

ノーコードMLプラットフォームの機(jī)能：

真のノーコードプラットフォームが提供する必要があります。

• さまざまな形式からの自動(dòng)データ摂取。
• 欠損データや不均衡の処理など、視覚化を伴う自動(dòng)化されたデータ前処理。
• 自動(dòng)トレーニング、テスト、検証を備えたモデルと分析のレシピの幅広い選択。モデルの比較とランキング機(jī)能が不可欠です。
• ダッシュボードと標(biāo)準(zhǔn)メトリックを介した自動(dòng)パフォーマンスレポート（たとえば、混亂マトリックス）。
• スケーラブルな生産対応モデル。
• 自動(dòng)化されたハイパーパラメーターチューニング。
• 連続モデルのパフォーマンス監(jiān)視。

ユースケース：卵母細(xì)胞分類：

哺乳類の卵母細(xì)胞は、クロマチンの構(gòu)成に基づいて、囲まれた核小體（SN）または囲まれていない核小體（NSN）に分類されます。分類のために、マウス卵母細(xì)胞畫(huà)像（[元の入力で提供されているリンク]で利用可能）のデータセットを使用します。これは古典的なML分類の問(wèn)題です。

Pythonコードの概要：

次の手順では、このタスクのPythonコードの概要（簡(jiǎn)潔にするために簡(jiǎn)略化されています）：

1. データの読み込みと前処理：畫(huà)像を配列に読み込み、変換します。
2. 畫(huà)像埋め込み： INCEPTIONV3を使用して、畫(huà)像の埋め込み（特徴ベクトル）を抽出します。
3. 距離計(jì)算：埋め込み間のペアワイズユークリッド距離を計(jì)算します。
4. 多次元スケーリング（MDS）：視覚化のために次元を2Dに減らします。
5. 視覚化：分類を示す2D散布図を作成します。

（詳細(xì)なPythonコードの元の入力を參照してください。）

ノーコードプラットフォーム実裝（オレンジ）：

同じ卵母細(xì)胞分類タスクは、ノーコードプラットフォームオレンジを使用して実現(xiàn)できます。手順は、以下の畫(huà)像で視覚的に示されています。 （畫(huà)像の元の入力を參照）

結(jié)論：

ノーコードMLプラットフォームは急速に重要なSaaSツールになり、アクセス可能でスケーラブルなソリューションを提供しています。使いやすさ、自動(dòng)化された機(jī)能、柔軟性により、あらゆる規(guī)模のビジネスにとって価値があります。非常に複雑なタスクには制限があるかもしれませんが、速度、費(fèi)用対効果、アクセシビリティの點(diǎn)での利點(diǎn)は否定できません。

重要なテイクアウト：

• ノーコードプラットフォームはMLアクセスを民主化します。
• 彼らはMLの開(kāi)発を合理化し、時(shí)間とお金を節(jié)約します。
• ユーザーフレンドリーなインターフェイスと自動(dòng)化された機(jī)能を提供します。
• これらはさまざまな業(yè)界に適用されます。
• 彼らは非常に複雑なタスクに制限があるかもしれません。

よくある質(zhì)問(wèn)：

• Q1：コードなしMLプラットフォームとは何ですか？ A1：コーディングなしでMLモデルの構(gòu)築と展開(kāi)を可能にするプラットフォーム。
• Q2：彼らの利點(diǎn)は何ですか？ A2：開(kāi)発、時(shí)間とコストの節(jié)約、非プログラマーへのアクセシビリティ。
• Q3：複雑なモデルを処理できますか？ A3：はい、彼らはさまざまなモデルをサポートし、多くのプロセスを自動(dòng)化します。
• Q4：それらはすべてのビジネスに適していますか？ A4：はい、それらは多くのドメインに適用されます。

（注：畫(huà)像は元の入力から參照され、正しくリンクされていると想定されています。）

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