Отсутствие кода против традиционного машинного обучения в 2023 году

Машинное обучение без кода против традиционного машинного обучения в 2023 году — Analytics Vidhya Без кода против традиционного машинного обучения. В 2023 году почти все, что вы видите, было автоматизировано или находится на грани того же. Существует несколько инструментов и платформ, которые позволяют любому создавать модели машинного обучения без каких-либо требований к программированию.

введение

В 2023 году почти все, что вы видите, было автоматизировано или находится на грани того же, что делает еще более важным познакомить вас с «без кода ML». От отправки электронной почты до резервного копирования файлов, планирования публикаций в социальных сетях или даже отправки напоминаний по электронной почте — машины произвели революцию в том, как люди воспринимают «работу». Большая часть этого сдвига парадигмы, от выполнения этих задач вручную к тому, чтобы их выполняли машины, связана с машинным обучением (МО) и искусственным интеллектом (ИИ), влияние которых на нашу жизнь только растет.

Когда эти технологии, машинное обучение и искусственный интеллект, начали появляться, на раннем этапе стало понятно, что, хотя они несут в себе огромный потенциал для преобразования различных бизнесов, они станут активной областью работы для нетехнических людей.

Чтобы расширить их применимость для тех, кто технически не может работать над их созданием, после нескольких десятилетий машинного обучения не было кода или машинного обучения с низким кодом, ограниченного техническими экспертами.

Это было отправной точкой для развертывания No Code ML или просто DIY ML, чтобы работать над миром, в котором каждая задача машинного обучения доступна без необходимости сложного кодирования.

Этот блог познакомит вас с обоими, освещая широко распространенную дискуссию «Отсутствие кода против традиционного машинного обучения».

Машинное обучение без кода

Существует распространенное заблуждение о машинном обучении, согласно которому нужно быть экспертом в области кодирования для использования алгоритмов машинного обучения в рабочих процессах/проектах. К счастью, это уже не тот случай. Из-за недавнего роста полезности и применимости машинного обучения во всех отраслях и предприятиях несколько инструментов и платформ позволяют любому создавать модели машинного обучения без каких-либо требований к программированию. Они позволяют бизнес-экспертам экспериментировать и проверять свои теории без необходимости в знаниях в области ИИ/МО или даже осознанного осознания того, что они «занимаются ИИ или МО».

Станьте Full Stack Data Scientist

Станьте экспертом и существенно повлияйте на мир науки о данных.

Скачать брошюру

Что такое машинное обучение без кода?

Источник: Национальный центр информатики.

Машинное обучение без кода/с низким кодом — это альтернативный путь использования моделей машинного обучения без прохождения части кодирования. Существуют различные инструменты и платформы, такие как Google AutoML, Microsoft Lobe, Data Robot и т. д., которые позволяют удобно создавать модели машинного обучения. С этими платформами вам просто нужно загрузить данные, выбрать тип модели и посмотреть, как платформа сделает все остальное.

Источник: очевидно AI

Примеры инструментов машинного обучения без кода

Существует множество многообещающих инструментов машинного обучения без кода. Некоторые из них-

1. Google AutoML

Эта платформа без кода от всемирно известного технологического гиганта Google позволяет пользователям с нулевым или минимальным опытом машинного обучения обучать высококлассные модели машинного обучения, адаптированные к их бизнес-требованиям.

Источник: 9to5 Google

2. ПодиумML

RunwayML — это платформа, которая позволяет создателям использовать возможности машинного обучения для различных типов мультимедиа, от текста до аудио и видео, без знания языков программирования. Они могут разрабатывать и использовать предварительно обученные модели для создания фотореалистичных фотографий или описаний изображений.

Источник: Взлетно-посадочная полоса

3. СоздатьML

Если вы заинтересованы в разработке iOS, CreateML от Apple — одна из лучших платформ машинного обучения без кода. Это отдельная программа для macOS с предварительно обученными шаблонами, которые принимают изображения, видео, табличные данные и слова в качестве входных данных. Используя этот ввод, он создает классификаторы и рекомендательные системы.

Источник: CreateML

4. Робот данных

Data Robot — это известная комплексная платформа искусственного интеллекта и машинного обучения, которая обеспечивает быстрое и удобное внедрение надежных прогностических моделей. Бизнес-аналитики, у которых нет фона или опыта программирования, также могут работать с решениями Data Robot без кода для планирования, создания, развертывания и обслуживания приложений машинного обучения и искусственного интеллекта корпоративного уровня.

Некоторые инструменты или платформы по-прежнему требуют от вас дополнительной работы и настройки части желаемой модели машинного обучения. Их просто называют инструментами или платформами с низким кодом. Примеры включают PyCaret (библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python), H2O AutoML (платформа машинного обучения для таких алгоритмов, как линейная регрессия, глубокое обучение и градиентный спуск) и т. д.

Источник: Датанами

Преимущества машинного обучения без кода/машинного обучения с малым кодом

1. Более быстрое развертывание

Платформы машинного обучения без кода значительно упрощают развертывание моделей от разработки до производства. Это связано с тем, что они предлагают простой пользовательский интерфейс для управления развертыванием модели и ускорения процесса обучения. Они используют надежную оптимизацию и автоматическую разработку функций поверх облачных вычислений, чтобы быстрее создавать более точные модели.

2. Не требуется навыков программирования

Для бизнес-профессионалов, не имеющих технического образования, решения без кода меняют правила игры. Они могут быстро создавать модели машинного обучения и приложения с помощью платформы без кода, вместо того чтобы тратить часы на кодирование и отладку. Это обеспечивает точность и мощность разработки программного обеспечения на основе ИИ, экономя время и деньги.

3. Демократизация машинного обучения

Когда ответственность за создание настраиваемых бизнес-приложений распространяется на людей, помимо ИТ-персонала, таких как бизнес-аналитики, специалисты по маркетингу и т. д., это ускоряет бизнес и увеличивает количество людей, работающих над решением. Поскольку не все люди имеют техническое преимущество, никакие инструменты или службы машинного обучения с кодом или низким кодом не позволяют им участвовать в процессе разработки, вносить свой вклад и контролировать приложение на каждом этапе разработки. Это помощь в демократизации методов машинного обучения.

4. Экономичность

Без автоматизации процесса разработки вам нужно будет нанимать технических экспертов, инженеров-программистов и специалистов по данным. Однако без кода AI или ML люди, не являющиеся разработчиками, могут легко создавать и развертывать модели, экономя много времени и ресурсов, но при этом получая возможность использовать машинное обучение.

Ограничения машинного обучения без кода

Хотя существует бесчисленное множество вариантов использования машинного обучения без кода, технология еще не полностью разработана. Некоторые из ограничений, с которыми вы можете столкнуться при работе без машинного обучения кода:

1. Ограниченные возможности настройки

Платформы искусственного интеллекта без кода работают на предварительно созданных шаблонах для создания проектов/сервисов. Обычно пользователи получают интерфейс перетаскивания для выбора и сопоставления нужных элементов. Хотя эти шаблоны имеют несколько функций, проблема возникает, когда какая-либо функция не предлагается выбранной вами платформой без кода. Вывод заключается в том, что эти платформы предлагают ограниченные возможности настройки.

2. Ограниченная сфера применения

Приложения без кода обычно имеют ограниченный пользовательский интерфейс и варианты дизайна, что делает их простыми и привлекает больше внимания пользователей. Хотя этого может быть достаточно для внутренних процедур, приложениям без кода часто требуется более серьезное дизайнерское мышление для создания пользовательского интерактивного интерфейса.

3. Отсутствие прозрачности

Искусственный интеллект и автоматизированное машинное обучение в первую очередь недетерминированы, поскольку они постоянно развиваются, обновляются и пересматриваются. Учитывая растущую применимость этих технологий, они должны внушать элемент доверия, удаляя «черный ящик». Это главный недостаток разработки без кода или с малым количеством кода, поскольку большая часть работы уже выполняется в предоставленной среде. Пользователи или разработчики, использующие готовые модели, не знают в целом, как была спроектирована модель и соответствует ли она их требованиям.

Теперь, когда у вас есть представление о машинном обучении без кода, вам может быть интересно узнать о традиционном машинном обучении или о том, что лучше.

Источник: Г2

Традиционное машинное обучение

Возвращаясь к тому, как было задумано машинное обучение, оно началось как форма математического моделирования нейронных сетей. Когда Уолтер Питтс, логик, и Уоррен МакКаллох, нейробиолог, опубликовали статью о ручном отображении процесса принятия решений и мыслительных процессов человеком, именно так работало традиционное машинное обучение. В следующих разделах этого блога вы узнаете больше об этом.

Что такое традиционное машинное обучение?

Источник: Исследовательские ворота.

Как следует из названия, традиционное машинное обучение относится к олдскульному подходу алгоритмов на основе кодирования, которые заставляют машины учиться. В этом подходе программисты или разработчики разрабатывают алгоритмы и логику, подходящие для конкретной проблемы, путем кодирования. Затем эта логика применяется к входным данным для получения желаемого результата. Повторное использование этой логики для каждого входа делает ее традиционной моделью машинного обучения.

Пример традиционного машинного обучения

Использование деревьев решений — одна из форм традиционного машинного обучения. Дерево решений представляет собой структуру, похожую на блок-схему, которая иллюстрирует ряд вариантов выбора и возможных результатов.

Рассмотрим сценарий, когда вы хотите классифицировать, является ли электронное письмо спамом. Вы можете построить дерево решений на основе различных аспектов электронного письма, таких как наличие определенных фраз, его длина и адрес отправителя. Каждая функция будет оцениваться в узле дерева решений, и классификация электронной почты как спама будет зависеть от маршрута дерева.

Источник: ResearchGate

Преимущества традиционного машинного обучения

Хотя может показаться, что традиционное машинное обучение стало излишним, поскольку никакие инструменты машинного обучения кода не позволяют использовать машинное обучение без строки кода, это не так. Традиционный подход остается сильным даже сегодня по ряду причин, некоторые из которых упомянуты ниже:

1. Высокая степень настройки

Вы должны знать, что инструменты или платформы машинного обучения без кода предлагают встроенные шаблоны и модели, упрощающие работу в режиме реального времени. Но в то же время они оставляют меньше возможностей для настройки. Если вам нужна определенная функция в вашей модели машинного обучения, а платформа не предоставляет ее с готовностью, вам придется искать исходный код и создавать его поверх предварительно созданной структуры.

2. Более мощные алгоритмы

Традиционные приложения и алгоритмы машинного обучения часто сравнивают с современными показателями алгоритмов глубокого обучения и искусственного интеллекта, такими как точность, скорость, эффективность и т. д. Что касается надежности, традиционные алгоритмы машинного обучения более надежны, поскольку они обычно требуют более сознательного ручного труда по кодированию и настройке. Когда разработчики знают, что они сделали и как они что-то сделали, становится легче решать любые потенциальные проблемы во время развертывания.

3. Способность решать сложные проблемы

В то время как дебаты о машинном обучении без кода и традиционном машинном обучении продолжаются, последнему доверена способность решать сложные проблемы. Хотя он менее сложен по структуре по сравнению с моделями глубокого обучения, его проще реализовать, поддерживать и интерпретировать.

Ограничения традиционного машинного обучения

Несмотря на преимущества, предлагаемые традиционным процессом машинного обучения, есть несколько ограничений, которые заставляют людей переходить на платформы с низким кодом. Некоторые из них

1. Высокая стоимость

Стоимость разработки традиционной модели машинного обучения высока, потому что вам нужна команда технических экспертов, специалистов по данным и специалистов по машинному обучению. Кроме того, вам нужно будет потратить больше времени, прежде чем модель будет готова к разработке. В целом, общая стоимость традиционного машинного обучения неявно высока.

2. Отнимает много времени

Традиционное машинное обучение требует значительно больше времени, чем альтернативы без кода или с минимальным кодом. Значительное время уходит на создание модели, ее обучение, визуализацию, тестирование и развертывание. После того, как модель настроена, вам необходимо подготовить данные, которые будут включены в модель, что может занять много времени. Очевидно, что традиционные модели требуют больше времени.

3. Потребность в высококвалифицированных специалистах

Чтобы традиционно использовать машинное обучение, вам нужна команда высококвалифицированных специалистов, которые могут кодировать, обучать и работать с тоннами данных. Помимо хороших навыков, они также должны обладать навыками общения, такими как работа в команде, и аналитическими навыками, такими как решение проблем.

Машинное обучение без кода против традиционного машинного обучения: какой подход подходит для вашего бизнеса?

Источник: Нитор

Теперь, когда вы знакомы с обоими способами использования машинного обучения: традиционным и без кода, естественно подумать, какой из них подходит для вашего бизнеса. Но вам не нужно беспокоиться об этом. Ниже приведены некоторые факторы, которые следует учитывать при выборе между отсутствием кода и традиционным машинным обучением.

Факторы, которые следует учитывать при выборе между отсутствием кода и традиционным машинным обучением

1. Потребности и цели бизнеса

Компании и предприятия, которые хотят самостоятельно создавать проекты и приложения для стандартного варианта использования, могут выбрать машинное обучение без кода или с малым количеством кода, поскольку оно предлагает предварительно созданные обобщенные модели. Однако, если ваши цели требуют большей настройки, традиционное машинное обучение будет лучше.

2. Доступные ресурсы

Количество доступных ресурсов также определяет подход. Если у вас достаточно ресурсов, т. е. времени, бюджета, экспертов и т. д., вам подойдет традиционный подход. Если вам нужно больше ресурсов, чтобы иметь команду экспертов, нести расходы на их найм и не хватает времени, используйте инструменты/платформы машинного обучения без кода.

3. Уровень технической экспертизы

Традиционное машинное обучение требует большего количества технических знаний и специалистов, включая более обширное кодирование и настройку. Если у вас есть команда экспертов, которые могут работать с кодом и конвейерами, возможно, вам лучше пойти по традиционному маршруту. Машинное обучение без кода / с низким кодом — ваш лучший шаг, если вам не хватает технических знаний.

4. Ограничение по времени

Если у вас не мало времени и есть все необходимое, вы можете хорошо работать с традиционными методами машинного обучения. Однако, если у вас есть крайние сроки и вы не можете сэкономить дополнительное время на кодирование, настройку или построение модели, никакие инструменты/платформы машинного обучения с низким кодом/кодом не будут более безопасным вариантом для обеспечения выполнения ваших обязательств по доставке.

Примеры использования машинного обучения без кода

Инструменты и платформы машинного обучения без кода широко востребованы в определенных случаях использования, таких как сегментация клиентов, анализ настроений и распознавание изображений. Особая причина того же заключается в том, что эти приложения применяются повсеместно; следовательно, предприятия не предпочитают тратить дополнительное время и ресурсы. Читайте дальше о том, как никакое машинное обучение кода не помогает в этих случаях использования.

1. Сегментация клиентов

Машинное обучение без кода — отличный подход к прогнозной аналитике, и несколько компаний используют его потенциал, чтобы разделить своих клиентов на разные группы (сегменты клиентов). Например, это помогает объединить тех клиентов, которые могут приобрести определенный продукт или услугу на основе их истории покупок, или тех, кто может оставить отзыв. Это особенно полезно для тех маркетологов или владельцев бизнеса, которые не занимаются кодированием или разработкой, но хотят извлечь выгоду из автоматизации на основе машинного обучения.

Kellogg’s — всемирно известная компания по производству потребительских товаров, которая использует машинное обучение без кода с помощью Power BI для сегментации своих клиентов.

2. Анализ настроений

Многие приложения и платформы социальных сетей, такие как Twitter, проводят анализ настроений клиентов, чтобы проанализировать эмоции и контекст, стоящий за твитами/текстами. Анализ настроений не ограничивается твитами; это также можно сделать по электронной почте поддержки, обратной связи или любой другой форме общения с вашими клиентами. Учитывая огромное количество текстов или сообщений, выбор инструментов или платформ машинного обучения без кода может ускорить процесс получения прогнозной информации. Это приводит к более быстрому анализу и принятию решений.

Dell, всемирно известная технологическая компания, использовала услуги машинного обучения без кода на таких платформах, как MonkeyLearn, чтобы сэкономить сотни человеко-часов на анализе настроений клиентов.

Источник: altexsoft

3. Распознавание изображений

Поскольку машинное обучение без кода больше всего подходит для ответа на срочные вопросы, этот подход широко используется в распознавании изображений. Распознавание изображений — это процесс, в котором машинное обучение используется для идентификации объектов или людей по функциям, видимым на изображении или видео. Многие компании, работающие с обнаружением дефектов, медицинской визуализацией, охранным наблюдением и т. д., выбирают службы машинного обучения без кода или с низким кодом, чтобы использовать модели распознавания, не тратя время и ресурсы на подготовительные работы.

AutoML от Google — отличное решение без кода для таких случаев использования, связанных с компьютерным зрением и обработкой естественного языка.

Источник: азати

Примеры использования традиционного машинного обучения

В этом разделе кратко рассказывается о распространенных случаях, когда традиционное машинное обучение все еще широко используется, несмотря на доступность платформ без кода или с низким кодом. Взгляни.

1. Обнаружение мошенничества

Обнаружение мошенничества, как следует из названия, заключается в выявлении несоответствий. По общему мнению, обнаружение мошенничества наиболее эффективно работает с использованием логистической регрессии, контролируемой техники машинного обучения для принятия категоричных решений. Вот почему традиционное машинное обучение лучше всего подходит для этого варианта использования. Почти все финансовые учреждения получают выгоду от обнаружения мошенничества на основе ОД, выявляя поддельные чеки и тратты.

2. Профилактическое обслуживание

Традиционное машинное обучение лучше подходит для профилактического обслуживания, поскольку для разных предприятий требуются разные виды последнего. Типы оборудования субъективны, а значит и их функциональность тоже. Следовательно, вам потребуются индивидуальные решения машинного обучения для обнаружения и предотвращения простоев. Поэтому традиционный подход лучше.

Источник: журнал PCI.

3. Обработка естественного языка

Хотя машинное обучение без кода может быть полезно для некоторых задач НЛП, более сложные требования НЛП требуют использования традиционных подходов машинного обучения. Для некоторых задач НЛП, включая анализ настроений или распознавание именованных сущностей, традиционное машинное обучение облегчает более точную настройку и настройку моделей.

Кроме того, они обеспечивают более глубокое понимание моделей и контроль над ними, что полезно для сохранения того, как модели генерируют прогнозы, или для обнаружения и исправления систематических ошибок.

Источник: нексокод

Заключение

До сих пор вы читали о традиционном машинном обучении и его современной альтернативе — машинном обучении без кода. Оба подхода предназначены для использования машинного обучения в ваших бизнес-операциях и обслуживании клиентов, и оба имеют свои плюсы и минусы. Выбор между ними в конечном итоге зависит от конкретных требований и возможностей бизнеса.

Инструменты No Code удобны для пользователя и доступны для более широкого круга пользователей, но они могут не обеспечивать уровень настройки и оптимизации, характерный для традиционного машинного обучения. Хотя традиционное машинное обучение требует специальных знаний и ресурсов, оно может предложить более сложные и индивидуальные решения сложных задач.

Тем не менее, в быстро меняющемся технологическом ландшафте оставаться в курсе новейших технологий и тенденций жизненно важно, чтобы продолжать иметь преимущество перед другими. Чтобы получить больше практического опыта, вы можете обратиться к Analytics Vidhya за курсами, сертификатами и другими учебными ресурсами по машинному обучению, искусственному интеллекту и науке о данных. Analytics Vidhya — это активное сообщество отраслевых экспертов, которое стремится быть универсальным источником всех знаний и рекомендаций по карьере для людей, ищущих профессиональные возможности в области наук о данных.