Aucun apprentissage automatique de code pour fond non-CS

La croissance explosive de l'apprentissage automatique et la montée des plates-formes sans code

La dernière décennie a connu une augmentation sans précédent des applications d'apprentissage automatique (ML) dans de nombreux secteurs, notamment la recherche, l'éducation, les affaires, les soins de santé et la biotechnologie. L'intégration de ML dans les systèmes existants n'est pas seulement une mise à jour informatique; C'est une transformation à l'échelle de l'entreprise avec le potentiel de débloquer de nouvelles opportunités, d'optimiser les processus et d'améliorer le service client. Cependant, les obstacles techniques à l'entrée ont traditionnellement limité l'adoption de la ML à ceux qui ont une solide formation en informatique. Cet article explore une solution: plates-formes ML sans code.

Objectifs d'apprentissage:

• Saisissez l'impact généralisé de la ML dans divers domaines.
• Comprendre les défis de la mise en œuvre traditionnelle de la ML et les avantages des solutions sans code.
• Découvrez les principales caractéristiques et avantages des plates-formes ML sans code.
• Examinez un cas d'utilisation pratique démontrant les capacités d'une plate-forme sans code.
• Explorez les étapes impliquées dans la mise en œuvre de solutions ML à l'aide de Python et d'une plate-forme sans code.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Défis de mise en œuvre des ML traditionnels
• La solution sans code
• Caractéristiques des plates-formes ML sans code
• Cas d'utilisation: classification des ovocytes
• Présentation du code Python
• Implémentation de la plate-forme sans code (orange)
• Questions fréquemment posées

Défis traditionnels de mise en œuvre de la ML:

La construction d'applications ML utilisant des méthodes traditionnelles est complexe, longue et coûteuse. Le développement interne fait face à des obstacles tels que le recrutement de professionnels qualifiés, l'obtention de licences matérielles et logicielles nécessaires et la navigation de longues cycles de développement. Cette approche à forte intensité de codage dissuade de nombreux développeurs et programmeurs de citoyens qui préfèrent les outils conviviaux avec des interfaces intuitives.

Trouver des experts ML qualifiés ayant de solides compétences en codage est un défi important. Les projets ML traditionnels reposent souvent sur des scientifiques des données ou des analystes qui doivent coder et déployer le système ML. La rareté de ces talents pousse les entreprises à rechercher des alternatives. De plus, même avec des codeurs experts, il peut y avoir une déconnexion entre la solution technique et les besoins de l'entreprise.

Un flux de travail ML typique implique le nettoyage des données, la préparation, la sélection du modèle, la formation, les tests, le réglage de l'hyperparamètre et les rapports. Ce processus exige une solide compréhension de la programmation, des mathématiques et des statistiques.

La solution sans code:

Les plates-formes sans code sont conçues pour répondre à ces limitations. Ces outils de ML automatisés fournissent des résultats rapides, en particulier bénéfiques pour les projets avec des délais serrés et des ressources limitées. Ils éliminent le besoin de connaissances approfondies en programmation, permettant aux personnes ayant un minimum d'expérience en codage pour créer des applications sur mesure.

Les plateformes sans code transforment la façon dont les entreprises abordent la technologie. Gartner prédit qu'en 2024, 80% des produits et services technologiques seront construits en dehors des services informatiques, mettant en évidence l'importance croissante de ces outils. Ces plates-formes conviviales simplifient l'analyse des données, l'apprentissage en profondeur et le développement du modèle ML, souvent à travers des interfaces glisser-déposer. Ils permettent la modification du modèle et l'intégration avec le code écrit dans des langues comme Python, C et C.

(Tableau comparant diverses plates-formes sans code - reportez-vous à l'entrée d'origine pour le contenu de la table)

Caractéristiques des plates-formes ML sans code:

Une véritable plate-forme sans code devrait offrir:

• Ingestion de données automatisées à partir de divers formats.
• Prétraitement des données automatisées avec visualisation, y compris la gestion des données et des déséquilibres manquants.
• Une large sélection de modèles et de recettes d'analyse, avec une formation, des tests et une validation automatisés. La comparaison du modèle et les fonctionnalités de classement sont essentielles.
• Rapports de performances automatisés via des tableaux de bord et des mesures standard (par exemple, matrices de confusion).
• Modèles évolutifs et prêts pour la production.
• Réglage de l'hyperparamètre automatisé.
• Surveillance continue des performances du modèle.

Cas d'utilisation: classification des ovocytes:

Les ovocytes des mammifères sont classés comme nucléole entouré (SN) ou nucléole entouré (NSN) en fonction de leur configuration de chromatine. Nous utiliserons un ensemble de données d'images ovocytes de souris (disponibles sur [lien fourni dans l'entrée d'origine]) pour la classification. Il s'agit d'un problème de classification ML classique.

Présentation du code Python:

Les étapes suivantes décrivent le code Python pour cette tâche (simplifié pour la concision):

1. Chargement des données et prétraitement: Chargez et convertissez les images en tableaux.
2. Incorporation d'image: utilisez Inergionv3 pour extraire les incorporations d'images (vecteurs de caractéristiques).
3. Calcul de la distance: calculer les distances euclidiennes par paires entre les intérêts.
4. Échelle multidimensionnelle (MDS): Réduisez la dimensionnalité à 2D pour la visualisation.
5. Visualisation: créez un tracé de diffusion 2D pour montrer la classification.

(Reportez-vous à l'entrée d'origine pour le code Python détaillé.)

Implémentation de la plate-forme sans code (orange):

La même tâche de classification des ovocytes peut être accomplie à l'aide de la plate-forme sans code orange. Les étapes sont visuellement démontrées dans les images ci-dessous. (Reportez-vous à l'entrée originale pour les images)

Conclusion:

Les plates-formes ML sans code deviennent rapidement des outils SaaS cruciaux, offrant des solutions accessibles et évolutives. Leur facilité d'utilisation, leurs fonctionnalités automatisées et leur flexibilité les rendent précieuses pour les entreprises de toutes tailles. Bien qu'ils puissent avoir des limites pour les tâches extrêmement complexes, leurs avantages en termes de vitesse, de rentabilité et d'accessibilité sont indéniables.

Les principaux plats à retenir:

• Les plates-formes sans code démocratisent l'accès ML.
• Ils rationalisent le développement de la ML, économisent du temps et de l'argent.
• Ils offrent des interfaces conviviales et des fonctionnalités automatisées.
• Ils sont applicables dans diverses industries.
• Ils pourraient avoir des limites pour des tâches très complexes.

Questions fréquemment posées:

• Q1: Quelles sont les plates-formes ML sans code? A1: plates-formes permettant la construction et le déploiement du modèle ML sans codage.
• Q2: Quels sont leurs avantages? A2: Développement simplifié, temps et économie de coûts, accessibilité aux non-programmeurs.
• Q3: Peuvent-ils gérer des modèles complexes? A3: Oui, ils prennent en charge divers modèles et automatisent de nombreux processus.
• Q4: conviennent-ils à toutes les entreprises? A4: Oui, ils sont applicables dans de nombreux domaines.

(Remarque: les images sont référencées à partir de l'entrée d'origine et sont supposées être correctement liées.)

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