Kein Code-maschinelles Lernen für Nicht-CS-Hintergrund

Explosives Wachstum des maschinellen Lernens und der Anstieg der No-Code-Plattformen

In den letzten zehn Jahren wurde in zahlreichen Sektoren, darunter Forschung, Bildung, Wirtschaft, Gesundheitswesen und Biotechnologie, beispiellose Anstieg der Anwendungen für maschinelles Lernen (ML) in zahlreichen Sektoren. Das Integrieren von ML in vorhandene Systeme ist nicht nur ein IT -Update. Es ist eine unternehmensweite Transformation mit dem Potenzial, neue Möglichkeiten freizuschalten, Prozesse zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern. Die technischen Eintrittsbarrieren haben jedoch traditionell die Einführung von ML auf diejenigen mit einem starken Informatikhintergrund eingeschränkt. In diesem Artikel wird eine Lösung untersucht: No-Code-ML-Plattformen.

Lernziele:

• Erfassen Sie den weit verbreiteten Einfluss von ML auf verschiedene Bereiche.
• Verstehen Sie die Herausforderungen der traditionellen ML-Implementierung und die Vorteile von No-Code-Lösungen.
• Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Funktionen und Vorteile von ML-Plattformen ohne Code.
• Untersuchen Sie einen praktischen Anwendungsfall, in dem die Funktionen einer No-Code-Plattform nachgewiesen werden.
• Erforschen Sie die Schritte zur Implementierung von ML-Lösungen mithilfe von Python und einer No-Code-Plattform.

(Dieser Artikel ist Teil des Data Science -Blogathons.)

Inhaltsverzeichnis:

• Herkömmliche ML -Implementierungsherausforderungen
• Die No-Code-Lösung
• Funktionen von ML-Plattformen ohne Code
• Anwendungsfall: Eizellenklassifizierung
• Python -Codeübersicht
• No-Code-Plattform-Implementierung (orange)
• Häufig gestellte Fragen

Traditionelle ML -Implementierungsherausforderungen:

Das Aufbau von ML-Anwendungen mit herkömmlichen Methoden ist komplex, zeitaufwändig und teuer. Die interne Entwicklung steht vor Hürden wie Rekrutierung von Fachleuten, der Beschaffung der erforderlichen Hardware- und Softwarelizenzen und der Navigation langwieriger Entwicklungszyklen. Dieser codierungsintensive Ansatz abschreckt die Abschaffung vieler Bürgerentwickler und Programmierer, die benutzerfreundliche Tools mit intuitiven Schnittstellen bevorzugen.

Die Suche nach qualifizierten ML -Experten mit starken Codierungsfähigkeiten ist eine bedeutende Herausforderung. Traditionelle ML -Projekte stützen sich häufig auf Datenwissenschaftler oder Analysten, die das ML -System codieren und bereitstellen müssen. Die Knappheit solcher Talente führt dazu, dass Unternehmen nach Alternativen suchen. Darüber hinaus kann es auch bei Experten -Codierern eine Trennung zwischen der technischen Lösung und den Geschäftsanforderungen geben.

Ein typischer ML -Workflow beinhaltet Datenreinigung, Vorbereitung, Modellauswahl, Training, Test, Hyperparameterabstimmung und Berichterstattung. Dieser Prozess erfordert ein solides Verständnis von Programmierung, Mathematik und Statistiken.

Die No-Code-Lösung:

No-Code-Plattformen sind so konzipiert, dass sie diese Einschränkungen angehen. Diese automatisierten ML -Tools liefern schnelle Ergebnisse, insbesondere für Projekte mit engen Fristen und begrenzten Ressourcen. Sie beseitigen die Notwendigkeit umfangreicher Programmierkenntnisse, sodass Personen mit minimaler Codierungserfahrung maßgeschneiderte Anwendungen erstellen können.

No-Code-Plattformen verändern, wie Unternehmen sich der Technologie nähern. Gartner prognostiziert, dass bis 2024 80% der Technologieprodukte und -dienstleistungen außerhalb der IT -Abteilungen gebaut werden, wodurch die wachsende Bedeutung dieser Tools hervorgehoben wird. Diese benutzerfreundlichen Plattformen vereinfachen die Datenanalyse, Deep-Lernen und ML-Modellentwicklung häufig durch Drag & Drop-Schnittstellen. Sie ermöglichen Modelländerungen und -integration mit Code in Sprachen wie Python, C und c.

(Tabelle zum Vergleich verschiedener No -Code -Plattformen - Siehe Originaleingabe für den Tabelleninhalt)

Merkmale von ML-Plattformen ohne Code:

Eine echte No-Code-Plattform sollte anbieten:

• Automatisierte Datenaufnahme aus verschiedenen Formaten.
• Automatisierte Datenvorverarbeitung mit Visualisierung, einschließlich Handhabung fehlender Daten und Ungleichgewichte.
• Eine große Auswahl an Modellen und Analyserezepten mit automatisiertem Training, Test und Validierung. Modellvergleichs- und Ranking -Funktionen sind unerlässlich.
• Automatisierte Leistungsberichterstattung über Dashboards und Standardmetriken (z. B. Verwirrungsmatrizen).
• Skalierbare, produktionsbereite Modelle.
• Automatisierte Hyperparameter -Tuning.
• Kontinuierliche Modellleistung der Modellleistung.

Anwendungsfall: Eizellenklassifizierung:

Säugetier -Oozyten werden basierend auf ihrer Chromatinkonfiguration als umgebenes Nukleolus (SN) oder nicht umgebenes Nukleolus (NSN) eingestuft. Wir werden einen Datensatz mit Maus -Oozytenbildern (verfügbar unter [Link in Originaleingabe] zur Klassifizierung verfügbar). Dies ist ein klassisches ML -Klassifizierungsproblem.

Python -Codeübersicht:

Die folgenden Schritte übermitteln den Python -Code für diese Aufgabe (für die Kürze vereinfacht):

1. Datenbelastung und Vorverarbeitung: Laden und konvertieren Sie Bilder in Arrays.
2. Bildeinbettung: Verwenden Sie Inceptionv3, um Bildeinbettungen (Merkmalsvektoren) zu extrahieren.
3. Entfernungsberechnung: Die paarweise euklidische Abstände zwischen Einbettungen berechnen.
4. Mehrdimensionale Skalierung (MDS): Reduzieren Sie die Dimensionalität auf 2D zur Visualisierung.
5. Visualisierung: Erstellen Sie ein 2D -Streudiagramm, um die Klassifizierung anzuzeigen.

(Siehe die ursprüngliche Eingabe für den detaillierten Python -Code.)

No-Code-Plattformimplementierung (orange):

Die gleiche Oozytenklassifizierungsaufgabe kann mithilfe der No-Code-Plattform Orange erledigt werden. Die Schritte werden in den folgenden Bildern visuell demonstriert. (Siehe Originaleingabe für Bilder)

Abschluss:

No-Code-ML-Plattformen werden schnell zu entscheidenden SaaS-Tools und bieten zugängliche und skalierbare Lösungen. Ihre Benutzerfreundlichkeit, automatisierte Funktionen und Flexibilität machen sie für Unternehmen aller Größen wertvoll. Während sie möglicherweise Einschränkungen für extrem komplexe Aufgaben haben, sind ihre Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und Zugänglichkeit unbestreitbar.

Wichtigste Imbiss:

• No-Code-Plattformen demokratisieren Sie den ML-Zugang.
• Sie rationalisieren die ML -Entwicklung und sparen Zeit und Geld.
• Sie bieten benutzerfreundliche Schnittstellen und automatisierte Funktionen.
• Sie sind in verschiedenen Branchen anwendbar.
• Sie könnten Einschränkungen für hochkomplexe Aufgaben haben.

Häufig gestellte Fragen:

• F1: Was sind No-Code-ML-Plattformen? A1: Plattformen, die das Erstellen und die Bereitstellung von ML -Modell ohne Codierung ermöglichen.
• F2: Wie sind ihre Vorteile? A2: Vereinfachte Entwicklung, Zeit- und Kosteneinsparung, Zugänglichkeit für Nichtprogrammierer.
• F3: Können sie mit komplexen Modellen umgehen? A3: Ja, sie unterstützen verschiedene Modelle und automatisieren viele Prozesse.
• F4: Sind sie für alle Unternehmen geeignet? A4: Ja, sie sind in vielen Bereichen anwendbar.

(Hinweis: Die Bilder werden aus der ursprünglichen Eingabe verwiesen und werden als korrekt verknüpft angenommen.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKein Code-maschinelles Lernen für Nicht-CS-Hintergrund. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!