Откройте для себя машинное обучение с помощью библиотек машинного обучения с низким кодом - меньше препятствий.
Машинное обучение (ML) сложно освоить; особенно это алгоритмы, предварительная обработка данных и обучающие модели.
Это уже не так!
С появлением и доступностью библиотек и платформ машинного обучения как без кода, так и с низким уровнем кода существует меньше препятствий для использования и применения моделей машинного обучения в ваших приложениях.
Платформы и библиотеки с низким кодом / без кода позволяют пользователям легко запускать модели машинного обучения, предоставляя готовый к использованию код и функции. Вы можете получить доступ к этим функциям через веб-интерфейс или написать минимальный код.
Хотя платформы без кода - это самый простой способ обучить модель машинного обучения с помощью интерфейса перетаскивания, им не хватает гибкости.
С другой стороны, ML с низким кодом - это золотая середина. Они предлагают гибкий и простой в использовании код. Вам все еще нужно написать код, но это минимум по сравнению с другими типичными библиотеками машинного обучения.
В этой статье я расскажу о некоторых из лучших библиотек машинного обучения с низким кодом в Python, их функциях и о том, как вы можете начать работу. В заключительном разделе статьи я поделюсь своими заключительными мыслями об общей тенденции платформ Low-code ML и лучших стратегиях.
1. Пикарет
Я пользуюсь Pycaret последние три месяца и должен признать, что эта библиотека потрясающая. Обучить модель машинного обучения с помощью Pycaret действительно просто, а их документация отличная.
PyCaret - это библиотека машинного обучения с низким кодом с открытым исходным кодом на Python, которая позволяет перейти от подготовки данных к развертыванию модели за считанные минуты в выбранной вами среде записной книжки. - https://pycaret.org/
С Pycaret выкладываются все машинные процессы и конвейеры, и вы можете вызвать любой из них с помощью одной строки кода. Настройка данных для моделей машинного обучения в Pycaret очень проста, поскольку вы можете выполнить всю задачу предварительной обработки в одной строке кода.
setup(data = data, target = 'XXXXX', session_id=125)
Чтобы получить представление о том, чего вы можете достичь с помощью Pycaret, посмотрите это 3-минутное обучающее видео, в котором проводится полная классификация моделей машинного обучения (обучение музыке и машинному программированию впечатляет).
Список моделей, доступных в Pycaret, обширен. У вас обязательно будет то, что вам нужно, если это проблема классификации, регрессии, кластеризации или даже обработки естественного языка.
Что мне также нравится в Pycaret, так это его простая интеграция с экосистемой науки о данных Python. У вас есть готовые функции для построения, интерпретации моделей и даже их развертывания.
Чтобы узнать больше о Pycaret, посетите официальную страницу документации. У них также есть обширные учебные пособия как для начинающих, так и для опытных пользователей, которые вы можете запустить на своем локальном компьютере или даже в Google Colab.
Я напишу несколько руководств с использованием Pycaret для сценариев использования пространственного машинного обучения.
H₂O Automl
H₂O AutoML - также еще один полезный инструмент с открытым исходным кодом для тех, кто начинает машинное обучение без большого опыта программирования. Он имеет единый интерфейс для нескольких моделей и алгоритмов машинного обучения, который упрощает весь процесс обучения моделей.
С H₂O AutML вы можете обучать модели за более короткое время и с меньшим объемом кода, не углубляясь в алгоритмы машинного обучения. Он имеет веб-интерфейс, а также поддерживает языки Python и R, что делает его привлекательным как для новичков, так и для опытных специалистов по машинному обучению.
Новичкам H₂O AutML помогает автоматизировать задачу предварительной обработки, обучение и проверку моделей, а также точную настройку моделей.
H₂O Automl помогает продвинутым пользователям в предварительной обработке данных, а также в инженерии данных и составлении различных моделей. Даже конкурент Kaggle использует H₂O AutML по тем же причинам.
По сравнению с Pycaret вам нужно написать больше кода при использовании H₂O AutML, если вы не используете веб-интерфейс. Однако с H₂O еще проще обучить модель. Все, что для этого нужно, - это написать несколько строк кода на Python или R.
Если вы хотите получить больше информации о H₂O, страница документации предлагает подробное руководство о том, как начать работу.
Последние мысли
Платформы с открытым исходным кодом для машинного обучения с низким кодом могут снизить входной барьер в области машинного обучения. Это удобное место для начала, если вы впервые вступаете в сложный мир машинного обучения.
Сказав это, полезно улучшить свои навыки программирования и понимание алгоритмов машинного обучения.
Хотя платформы машинного обучения с низким кодом предоставляют быстрый способ обучения модели и ее развертывания, сложности предварительной обработки данных и алгоритмов машинного обучения однажды проявятся в ваших проектах машинного обучения. Так что изучить код тех простых в использовании функций, которые предоставляют эти платформы с низким кодом, - отличная идея.
Наконец, я думаю, что и Pycaret, и H₂O AutoMl - прекрасное место для начала, и я верю, что эти платформы с низким кодом будут существовать в будущем, поскольку мы наблюдаем большую автоматизацию. Давайте посмотрим, как эти платформы развиваются и превращаются в широко используемые инструменты анализа данных.
