O que é machine learning sem código?
Plataformas de machine learning (ML) sem código usam plataformas visuais de arrastar e soltar para criar modelos de machine learning automaticamente e gerar previsões sem escrever uma única linha de código. Essas plataformas automatizam o processo de coleta e limpeza de dados, bem como de seleção, treinamento e implantação de modelos.
ML sem código torna o machine learning mais democrático. Ele permite que analistas de negócios sem conhecimento de ML ou experiência em programação criem modelos de machine learning e gerem previsões para resolver problemas imediatos, como prever a rotatividade de clientes ou quando os pedidos serão entregues.
Comparação entre ML sem código e ML tradicional
No ML tradicional, um cientista de dados com conhecimento usa uma linguagem de programação como o Python para criar um modelo de ML. Os cientistas de dados precisam importar conjuntos de dados e preparar os dados para ML usando limpeza de dados manual e automatizada e técnicas de engenharia de recursos. É necessário selecionar uma parte dos dados a serem usados para treinar e ajustar o modelo antes de implantá-lo na produção.
Por sua vez, uma plataforma sem código combina os recursos de programação de ML de ponta com ferramentas fáceis de usar que permitem que usuários de negócios criem modelos de ML.
Modelagem de ML sem código é diferente de AutoML. O AutoML é uma técnica usada para otimizar processos convencionais de ML. O AutoML normalmente automatiza a preparação de dados e usa processos automatizados para identificar os algoritmos adequados. A principal diferença entre AutoML e ML sem código é que o AutoML requer as habilidades e o conhecimento de um cientista de dados, enquanto o ML sem código, não.
Por que o ML sem código é importante
Embora as ferramentas como o Amazon SageMaker tenham sido pensadas para cientistas de dados e engenheiros de ML desenvolverem, treinarem e implantarem modelos de ML para qualquer caso de uso com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados, os analistas de negócios também precisam inovar com ML.
O ML sem código preenche essa lacuna e leva o machine learning automatizado para analistas de negócios para que possam gerar previsões.
Como as ferramentas de machine learning sem código funcionam?
A maioria das ferramentas de ML sem código tem uma interface gráfica simples ou de arrastar e soltar. Isso permite que você se conecte a fontes de dados simplesmente arrastando o ícone de dados para a interface ou clicando no arquivo. Depois que os dados são importados, as plataformas sem código limpam e transformam os dados, e eles estão prontos para ML.
As plataformas de ML sem código simplificam a seleção de algoritmos. Em alguns casos, você seleciona algoritmos de listas suspensas; em outros, a plataforma executa algoritmos de seleção automatizados para encontrar o melhor algoritmo para seus dados. A plataforma treina automaticamente o modelo e fornece estatísticas sobre a precisão da previsão e os recursos que mais influenciam o resultado. Depois de treinados, você pode usar os modelos de ML sem código para gerar previsões.
Como utilizar as ferramentas de ML sem código?
Você pode utilizar o ML sem código para responder a perguntas urgentes. Por exemplo, analistas de marketing podem usar ML sem código para avaliar clientes potenciais de vendas e prever quais têm o maior potencial de conversão. Analistas financeiros usam ML sem código para avaliar o risco de crédito de novos clientes ou prever o crescimento da receita. Em manufatara, analistas de produção podem usar ML sem código para prever restrições de capacidade, enquanto analistas de logística podem preparar modelos de ML para determinar os itinerários ideais.
Saiba mais sobre ML sem código com o Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker Canvas expande o acesso ao ML fornecendo aos analistas de negócios uma interface visual de apontar e clicar que lhes permite gerar previsões precisas de ML por conta própria, sem precisar ter experiência em machine learning ou escrever uma única linha de código.
Você pode conectar, acessar e combinar rapidamente dados de fontes de dados na nuvem e on-premises, detectar, limpar e analisar dados automaticamente, criar modelos de ML com um clique e gerar previsões individuais ou em massa. Também é possível colaborar e enviar modelos para cientistas de dados usando o SageMaker Studio para revisão e feedback.
Para começar a usar o SageMaker Canvas, explore o tutorial.
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