機器學習的爆炸性增長和無代碼平臺的興起

在過去的十年中，機器學習（ML）應(yīng)用程序跨越了許多領(lǐng)域，包括研究，教育，商業(yè)，醫(yī)療保健和生物技術(shù)。將ML集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中，不僅僅是IT更新；這是一個全公司的轉(zhuǎn)型，有可能釋放新的機會，優(yōu)化流程並改善客戶服務(wù)。但是，傳統(tǒng)上，進入的技術(shù)障礙將ML採用限制在具有強大計算機科學背景的人。本文探討了一個解決方案：無代碼ML平臺。

學習目標：

• 掌握ML在各個領(lǐng)域的廣泛影響。
• 了解傳統(tǒng)ML實施的挑戰(zhàn)以及無代碼解決方案的優(yōu)勢。
• 了解無代碼ML平臺的關(guān)鍵功能和好處。
• 檢查一個實用的用例，證明了無代碼平臺的功能。
• 探索使用Python和NoCode平臺實現(xiàn)ML解決方案所涉及的步驟。

（本文是數(shù)據(jù)科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 傳統(tǒng)的ML實施挑戰(zhàn)
• 無代碼解決方案
• 無代碼ML平臺的功能
• 用例：卵母細胞分類
• Python代碼概述
• 無代碼平臺實現(xiàn)（橙色）
• 常見問題

傳統(tǒng)的ML實施挑戰(zhàn)：

使用傳統(tǒng)方法構(gòu)建ML應(yīng)用是複雜的，耗時且昂貴的。內(nèi)部開發(fā)麵臨著招聘熟練專業(yè)人員，採購必要的硬件和軟件許可以及導航冗長的開發(fā)週期等障礙。這種密集型方法是阻止許多公民開發(fā)人員和程序員，他們更喜歡具有直觀接口的用戶友好工具。

尋找具有強大編碼技能的合格ML專家是一個重大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的ML項目通常依靠必須編碼和部署ML系統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學家或分析師。這種才華的稀缺性在於促使企業(yè)尋求替代方案。此外，即使有專家編碼人員，技術(shù)解決方案與業(yè)務(wù)需求之間也可能存在脫節(jié)。

典型的ML工作流程涉及數(shù)據(jù)清潔，準備，模型選擇，訓練，測試，超參數(shù)調(diào)整和報告。該過程需要對編程，數(shù)學和統(tǒng)計數(shù)據(jù)有深入的了解。

無代碼解決方案：

無代碼平臺旨在解決這些限制。這些自動化的ML工具可提供快速的結(jié)果，特別是對緊要期限和資源有限的項目有益。他們消除了對廣泛的編程知識的需求，使具有最少編碼經(jīng)驗的個人可以創(chuàng)建量身定制的應(yīng)用程序。

無代碼平臺正在改變企業(yè)如何使用技術(shù)。加特納（Gartner）預(yù)測，到2024年，將在IT部門以外建造80％的技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)，這強調(diào)了這些工具的重要性。這些用戶友好的平臺通常通過拖放界面簡化了數(shù)據(jù)分析，深度學習和ML模型開發(fā)。它們允許使用以Python，C和C等語言編寫的代碼進行模型修改和集成。

（比較各種無代碼平臺的表 - 請參閱表內(nèi)容的原始輸入）

無代碼ML平臺的功能：

真正的無代碼平臺應(yīng)提供：

• 從各種格式攝入自動數(shù)據(jù)。
• 具有可視化的自動數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括處理丟失的數(shù)據(jù)和失衡。
• 各種模型和分析配方，以及自動培訓，測試和驗證。模型比較和排名特徵至關(guān)重要。
• 通過儀表板和標準指標（例如混淆矩陣）進行自動性能報告。
• 可擴展的，可用於生產(chǎn)的模型。
• 自動化超參數(shù)調(diào)整。
• 連續(xù)模型性能監(jiān)視。

用例：卵母細胞分類：

哺乳動物卵母細胞根據(jù)其染色質(zhì)構(gòu)型歸類為包圍的核仁（SN）或未包圍的核仁（NSN）。我們將使用鼠標卵母細胞圖像的數(shù)據(jù)集（可在[原始輸入中提供的鏈接提供）進行分類。這是一個經(jīng)典的ML分類問題。

Python代碼概述：

以下步驟概述了此任務(wù)的Python代碼（簡化為簡潔）：

1. 數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理：加載並將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)組。
2. 圖像嵌入：使用InceptionV3提取圖像嵌入（特徵向量）。
3. 距離計算：計算嵌入之間成對的歐幾里得距離。
4. 多維縮放（MDS）：將維度降低到2D以進行可視化。
5. 可視化：創(chuàng)建一個2D散點圖以顯示分類。

（請參閱原始輸入的詳細python代碼。）

無代碼平臺實現(xiàn)（橙色）：

可以使用無代碼平臺橙色完成相同的卵母細胞分類任務(wù)。這些步驟在下面的圖像中在視覺上顯示。 （有關(guān)圖像，請參閱原始輸入）

結(jié)論：

無代碼ML平臺正在迅速成為至關(guān)重要的SaaS工具，提供了可訪問且可擴展的解決方案。它們的易用性，自動化功能和靈活性使它們對各種規(guī)模的企業(yè)都很有價值。儘管它們可能對極其複雜的任務(wù)有局限性，但在速度，成本效益和可訪問性方面的收益是不可否認的。

關(guān)鍵要點：

• 無代碼平臺使ML訪問民主化。
• 他們簡化了ML開發(fā)，節(jié)省了時間和金錢。
• 他們提供用戶友好的接口和自動化功能。
• 它們適用於各個行業(yè)。
• 他們可能對高度複雜的任務(wù)有局限性。

常見問題：

• Q1：什麼是無代碼ML平臺？ A1：允許ML模型構(gòu)建和部署而無需編碼的平臺。
• 問題2：他們的好處是什麼？ A2：簡化的開發(fā)，時間和成本節(jié)省，非程序員的可訪問性。
• Q3：他們可以處理複雜的模型嗎？ A3：是的，他們支持各種模型並自動化許多流程。
• 問題4：它們適合所有企業(yè)嗎？ A4：是的，它們適用於許多域。

（注意：圖像是從原始輸入中引用的，並被認為是正確鏈接的。）

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