没有非CS背景的代码机学习

机器学习的爆炸性增长和无代码平台的兴起

在过去的十年中，机器学习（ML）应用程序跨越了许多领域，包括研究，教育，商业，医疗保健和生物技术。将ML集成到现有系统中，不仅仅是IT更新；这是一个全公司的转型，有可能释放新的机会，优化流程并改善客户服务。但是，传统上，进入的技术障碍将ML采用限制在具有强大计算机科学背景的人。本文探讨了一个解决方案：无代码ML平台。

学习目标：

• 掌握ML在各个领域的广泛影响。
• 了解传统ML实施的挑战以及无代码解决方案的优势。
• 了解无代码ML平台的关键功能和好处。
• 检查一个实用的用例，证明了无代码平台的功能。
• 探索使用Python和NoCode平台实现ML解决方案所涉及的步骤。

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）

目录：

• 传统的ML实施挑战
• 无代码解决方案
• 无代码ML平台的功能
• 用例：卵母细胞分类
• Python代码概述
• 无代码平台实现（橙色）
• 常见问题

传统的ML实施挑战：

使用传统方法构建ML应用是复杂的，耗时且昂贵的。内部开发面临着招聘熟练专业人员，采购必要的硬件和软件许可以及导航冗长的开发周期等障碍。这种密集型方法是阻止许多公民开发人员和程序员，他们更喜欢具有直观接口的用户友好工具。

寻找具有强大编码技能的合格ML专家是一个重大挑战。传统的ML项目通常依靠必须编码和部署ML系统的数据科学家或分析师。这种才华的稀缺性在于促使企业寻求替代方案。此外，即使有专家编码人员，技术解决方案与业务需求之间也可能存在脱节。

典型的ML工作流程涉及数据清洁，准备，模型选择，训练，测试，超参数调整和报告。该过程需要对编程，数学和统计数据有深入的了解。

无代码解决方案：

无代码平台旨在解决这些限制。这些自动化的ML工具可提供快速的结果，特别是对紧要期限和资源有限的项目有益。他们消除了对广泛的编程知识的需求，使具有最少编码经验的个人可以创建量身定制的应用程序。

无代码平台正在改变企业如何使用技术。加特纳（Gartner）预测，到2024年，将在IT部门以外建造80％的技术产品和服务，这强调了这些工具的重要性。这些用户友好的平台通常通过拖放界面简化了数据分析，深度学习和ML模型开发。它们允许使用以Python，C和C等语言编写的代码进行模型修改和集成。

（比较各种无代码平台的表 - 请参阅表内容的原始输入）

无代码ML平台的功能：

真正的无代码平台应提供：

• 从各种格式摄入自动数据。
• 具有可视化的自动数据预处理，包括处理丢失的数据和失衡。
• 各种模型和分析配方，以及自动培训，测试和验证。模型比较和排名特征至关重要。
• 通过仪表板和标准指标（例如混淆矩阵）进行自动性能报告。
• 可扩展的，可用于生产的模型。
• 自动化超参数调整。
• 连续模型性能监视。

用例：卵母细胞分类：

哺乳动物卵母细胞根据其染色质构型归类为包围的核仁（SN）或未包围的核仁（NSN）。我们将使用鼠标卵母细胞图像的数据集（可在[原始输入中提供的链接提供）进行分类。这是一个经典的ML分类问题。

Python代码概述：

以下步骤概述了此任务的Python代码（简化为简洁）：

1. 数据加载和预处理：加载并将图像转换为数组。
2. 图像嵌入：使用InceptionV3提取图像嵌入（特征向量）。
3. 距离计算：计算嵌入之间成对的欧几里得距离。
4. 多维缩放（MDS）：将维度降低到2D以进行可视化。
5. 可视化：创建一个2D散点图以显示分类。

（请参阅原始输入的详细python代码。）

无代码平台实现（橙色）：

可以使用无代码平台橙色完成相同的卵母细胞分类任务。这些步骤在下面的图像中在视觉上显示。 （有关图像，请参阅原始输入）

结论：

无代码ML平台正在迅速成为至关重要的SaaS工具，提供了可访问且可扩展的解决方案。它们的易用性，自动化功能和灵活性使它们对各种规模的企业都很有价值。尽管它们可能对极其复杂的任务有局限性，但在速度，成本效益和可访问性方面的收益是不可否认的。

关键要点：

• 无代码平台使ML访问民主化。
• 他们简化了ML开发，节省了时间和金钱。
• 他们提供用户友好的接口和自动化功能。
• 它们适用于各个行业。
• 他们可能对高度复杂的任务有局限性。

常见问题：

• Q1：什么是无代码ML平台？ A1：允许ML模型构建和部署而无需编码的平台。
• 问题2：他们的好处是什么？ A2：简化的开发，时间和成本节省，非程序员的可访问性。
• Q3：他们可以处理复杂的模型吗？ A3：是的，他们支持各种模型并自动化许多流程。
• 问题4：它们适合所有企业吗？ A4：是的，它们适用于许多域。

（注意：图像是从原始输入中引用的，并被认为是正确链接的。）

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