沒有非CS背景的代碼機學習

機器學習的爆炸性增長和無代碼平台的興起

在過去的十年中，機器學習（ML）應用程序跨越了許多領域，包括研究，教育，商業，醫療保健和生物技術。將ML集成到現有系統中，不僅僅是IT更新；這是一個全公司的轉型，有可能釋放新的機會，優化流程並改善客戶服務。但是，傳統上，進入的技術障礙將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平台。

學習目標：

• 掌握ML在各個領域的廣泛影響。
• 了解傳統ML實施的挑戰以及無代碼解決方案的優勢。
• 了解無代碼ML平台的關鍵功能和好處。
• 檢查一個實用的用例，證明了無代碼平台的功能。
• 探索使用Python和NoCode平台實現ML解決方案所涉及的步驟。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 傳統的ML實施挑戰
• 無代碼解決方案
• 無代碼ML平台的功能
• 用例：卵母細胞分類
• Python代碼概述
• 無代碼平台實現（橙色）
• 常見問題

傳統的ML實施挑戰：

使用傳統方法構建ML應用是複雜的，耗時且昂貴的。內部開發麵臨著招聘熟練專業人員，採購必要的硬件和軟件許可以及導航冗長的開發週期等障礙。這種密集型方法是阻止許多公民開發人員和程序員，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。傳統的ML項目通常依靠必須編碼和部署ML系統的數據科學家或分析師。這種才華的稀缺性在於促使企業尋求替代方案。此外，即使有專家編碼人員，技術解決方案與業務需求之間也可能存在脫節。

典型的ML工作流程涉及數據清潔，準備，模型選擇，訓練，測試，超參數調整和報告。該過程需要對編程，數學和統計數據有深入的了解。

無代碼解決方案：

無代碼平台旨在解決這些限制。這些自動化的ML工具可提供快速的結果，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，使具有最少編碼經驗的個人可以創建量身定制的應用程序。

無代碼平台正在改變企業如何使用技術。加特納（Gartner）預測，到2024年，將在IT部門以外建造80％的技術產品和服務，這強調了這些工具的重要性。這些用戶友好的平台通常通過拖放界面簡化了數據分析，深度學習和ML模型開發。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。

（比較各種無代碼平台的表 - 請參閱表內容的原始輸入）

無代碼ML平台的功能：

真正的無代碼平台應提供：

• 從各種格式攝入自動數據。
• 具有可視化的自動數據預處理，包括處理丟失的數據和失衡。
• 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，可用於生產的模型。
• 自動化超參數調整。
• 連續模型性能監視。

用例：卵母細胞分類：

哺乳動物卵母細胞根據其染色質構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據集（可在[原始輸入中提供的鏈接提供）進行分類。這是一個經典的ML分類問題。

Python代碼概述：

以下步驟概述了此任務的Python代碼（簡化為簡潔）：

1. 數據加載和預處理：加載並將圖像轉換為數組。
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。）

無代碼平台實現（橙色）：

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

結論：

無代碼ML平台正在迅速成為至關重要的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模的企業都很有價值。儘管它們可能對極其複雜的任務有局限性，但在速度，成本效益和可訪問性方面的收益是不可否認的。

關鍵要點：

• 無代碼平台使ML訪問民主化。
• 他們簡化了ML開發，節省了時間和金錢。
• 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。
• 他們可能對高度複雜的任務有局限性。

常見問題：

• Q1：什麼是無代碼ML平台？ A1：允許ML模型構建和部署而無需編碼的平台。
• 問題2：他們的好處是什麼？ A2：簡化的開發，時間和成本節省，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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