In cosa consiste il machine learning senza codice?
Le piattaforme di machine learning (ML) senza codice utilizzano piattaforme visive drag-and-drop per creare automaticamente modelli di machine learning e generare previsioni senza scrivere una sola riga di codice. Queste piattaforme automatizzano il processo di raccolta dei dati, di pulizia dei dati, di selezione, formazione e di implementazione dei modelli.
Il ML senza codice è la svolta democratica del machine learning. Permette agli analisti aziendali senza conoscenze di ML o esperienza di programmazione di creare modelli di machine learning e generare previsioni per risolvere problemi immediati (ad esempio, prevedere quando i clienti potrebbero abbandonare o quando gli ordini saranno consegnati).
ML senza codice contro ML tradizionale
Con il ML tradizionale, un data scientist esperto utilizza un linguaggio di programmazione come Python per creare un modello di ML. I data scientist sono costretti a importare set di dati e preparare i dati per il ML tramite la pulizia di dati manuale e automatizzata e tecniche di ingegneria delle funzionalità. Devono selezionare una porzione di dati da utilizzare per addestrare e ottimizzare il modello prima di implementarlo nella produzione.
Al contrario, una piattaforma senza codice combina le funzionalità di una programmazione di ML all'avanguardia con strumenti di facile utilizzo, permettendo agli utenti aziendali di creare modelli di ML.
La creazione di modelli di ML senza codice è diversa dall'AutoML. AutoML è una tecnica utilizzata per semplificare i processi di ML convenzionali. AutoML in genere automatizza la preparazione dei dati e utilizza processi automatizzati per identificare gli algoritmi appropriati. La differenza principale tra AutoML e ML senza codice è che il primo richiede le competenze e le conoscenze del data scientist, mentre il ML senza codice no.
Perché il ML senza codice è importante
Mentre strumenti come Amazon SageMaker sono progettati per i data scientist e gli ingegneri di ML per creare, addestrare e implementare modelli di ML per qualsiasi caso d'uso con infrastrutture, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti, anche gli analisti aziendali hanno bisogno di innovare con il ML.
Il ML senza codice colma questo divario e porta il machine learning automatizzato agli analisti aziendali in modo che anch'essi possano generare previsioni.
Come funzionano gli strumenti di machine learning senza codice?
La maggior parte degli strumenti di ML senza codice ha una semplice interfaccia grafica o drag-and-drop. Questi strumenti permettono di collegarsi alle origini dei dati semplicemente trascinando l'icona dei dati nell'interfaccia o facendo clic sul file. Una volta importati i dati, le piattaforme senza codice puliscono e trasformano i dati, in modo che siano pronti per il ML.
Le piattaforme di ML senza codice semplificano la selezione degli algoritmi. Mentre in alcuni casi è possibile selezionare gli algoritmi da elenchi a discesa, in altri la piattaforma esegue algoritmi di selezione automatica per trovare l'algoritmo migliore per i dati. La piattaforma addestra automaticamente il modello e fornisce statistiche sull'accuratezza della previsione e sulle caratteristiche che influenzano maggiormente il risultato. Una volta addestrati, è possibile utilizzare i modelli di ML senza codice per generare previsioni.
In che modo è possibile sfruttare gli strumenti di ML senza codice?
Il ML senza codice può essere sfruttato per rispondere a questioni urgenti. Ad esempio, gli analisti di mercato possono utilizzare il ML senza codice per valutare i lead di vendita e prevedere quali hanno il più alto potenziale di conversione. Gli analisti finanziari utilizzano il ML senza codice per valutare il rischio di credito dei nuovi clienti o per prevedere la crescita dei ricavi. Nel settore manifatturiero, gli analisti della produzione possono utilizzare il ML senza codice per prevedere i vincoli di capacità, mentre gli analisti della logistica possono preparare modelli ML per determinare i percorsi di spedizione ottimali.
ML senza codice con Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Canvas amplia l'accesso al ML fornendo agli analisti aziendali un'interfaccia visiva punta-e-clicca che permette loro di generare previsioni ML accurate in modo autonomo, senza richiedere alcuna esperienza di machine learning o dover scrivere una sola riga di codice.
È possibile connettere, accedere e combinare dati dal cloud e da origini dei dati in locale; rilevare, pulire e analizzare dati in modo automatico; creare modelli di ML con un semplice clic, generare previsioni singole o in blocco. Per ottenere revisioni e feedback, è anche possibile collaborare e inviare modelli ai data scientist utilizzando SageMaker Studio.
Per iniziare a usare SageMaker Canvas, esplora il tutorial.
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