非CS背景のコード機械学習はありません

機械学習の爆発的な成長とノーコードプラットフォームの増加

過去10年間で、研究、教育、ビジネス、ヘルスケア、バイオテクノロジーなど、多くのセクターで機械学習（ML）アプリケーションが前例のない急増を見てきました。 MLを既存のシステムに統合するだけでなく、ITアップデートだけではありません。これは、新しい機会のロックを解除し、プロセスを最適化し、顧客サービスを改善する可能性を備えた全社的な変革です。ただし、エントリーに対する技術的な障壁は、伝統的に強力なコンピューターサイエンスの背景を持つ人々にMLの採用を制限していました。この記事では、ソリューション：ノーコードMLプラットフォームについて説明します。

学習目標：

• さまざまなフィールドでのMLの広範な影響を把握します。
• 従来のML実装の課題と、ノーコードソリューションの利点を理解してください。
• ノーコードMLプラットフォームの主要な機能と利点について学びます。
• ノーコードプラットフォームの機能を示す実用的なケースを調べます。
• Pythonとノーコードプラットフォームの両方を使用して、MLソリューションの実装に伴う手順を調べます。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

• 従来のML実装の課題
• ノーコードソリューション
• ノーコードMLプラットフォームの機能
• ユースケース：卵母細胞分類
• Pythonコードの概要
• ノーコードプラットフォーム実装（オレンジ）
• よくある質問

従来のML実装の課題：

従来の方法を使用したMLアプリケーションの構築は、複雑で時間がかかり、高価です。内部開発は、熟練した専門家を募集し、必要なハードウェアとソフトウェアライセンスの調達、長い開発サイクルのナビゲートなどのハードルに直面しています。このコーディング集約的なアプローチは、直感的なインターフェイスを備えたユーザーフレンドリーなツールを好む多くの市民開発者やプログラマーを阻止しています。

強力なコーディングスキルを持つ資格のあるMLの専門家を見つけることは、重要な課題です。従来のMLプロジェクトは、多くの場合、MLシステムをコーディングおよび展開する必要があるデータサイエンティストまたはアナリストに依存しています。そのような才能の希少性は、企業が代替案を求めるように駆り立てています。さらに、専門家のコーダーがいる場合でも、技術的なソリューションとビジネスニーズの間に切断がある可能性があります。

典型的なMLワークフローには、データクリーニング、準備、モデルの選択、トレーニング、テスト、ハイパーパラメーターの調整、レポートが含まれます。このプロセスには、プログラミング、数学、統計の確かな理解が必要です。

ノーコードソリューション：

ノーコードプラットフォームは、これらの制限に対処するように設計されています。これらの自動化されたMLツールは、締め切りと限られたリソースを持つプロジェクトに特に有益な迅速な結果をもたらします。彼らは、広範なプログラミング知識の必要性を排除し、最小限のコーディングエクスペリエンスを持つ個人がカスタマイズされたアプリケーションを作成できるようにします。

ノーコードプラットフォームは、企業がテクノロジーにアプローチする方法を変革しています。 Gartnerは、2024年までに、テクノロジー製品とサービスの80％がIT部門の外に構築されると予測しており、これらのツールの重要性の高まりを強調しています。これらのユーザーフレンドリーなプラットフォームは、多くの場合、ドラッグアンドドロップインターフェイスを通じて、データ分析、ディープラーニング、およびMLモデル開発を簡素化します。これらは、Python、C、Cなどの言語で記述されたコードとのモデルの変更と統合を可能にします。

（テーブルさまざまなノーコードプラットフォームの比較 - テーブルコンテンツの元の入力を参照）

ノーコードMLプラットフォームの機能：

真のノーコードプラットフォームが提供する必要があります。

• さまざまな形式からの自動データ摂取。
• 欠損データや不均衡の処理など、視覚化を伴う自動化されたデータ前処理。
• 自動トレーニング、テスト、検証を備えたモデルと分析のレシピの幅広い選択。モデルの比較とランキング機能が不可欠です。
• ダッシュボードと標準メトリックを介した自動パフォーマンスレポート（たとえば、混乱マトリックス）。
• スケーラブルな生産対応モデル。
• 自動化されたハイパーパラメーターチューニング。
• 連続モデルのパフォーマンス監視。

ユースケース：卵母細胞分類：

哺乳類の卵母細胞は、クロマチンの構成に基づいて、囲まれた核小体（SN）または囲まれていない核小体（NSN）に分類されます。分類のために、マウス卵母細胞画像（[元の入力で提供されているリンク]で利用可能）のデータセットを使用します。これは古典的なML分類の問題です。

Pythonコードの概要：

次の手順では、このタスクのPythonコードの概要（簡潔にするために簡略化されています）：

1. データの読み込みと前処理：画像を配列に読み込み、変換します。
2. 画像埋め込み： INCEPTIONV3を使用して、画像の埋め込み（特徴ベクトル）を抽出します。
3. 距離計算：埋め込み間のペアワイズユークリッド距離を計算します。
4. 多次元スケーリング（MDS）：視覚化のために次元を2Dに減らします。
5. 視覚化：分類を示す2D散布図を作成します。

（詳細なPythonコードの元の入力を参照してください。）

ノーコードプラットフォーム実装（オレンジ）：

同じ卵母細胞分類タスクは、ノーコードプラットフォームオレンジを使用して実現できます。手順は、以下の画像で視覚的に示されています。 （画像の元の入力を参照）

結論：

ノーコードMLプラットフォームは急速に重要なSaaSツールになり、アクセス可能でスケーラブルなソリューションを提供しています。使いやすさ、自動化された機能、柔軟性により、あらゆる規模のビジネスにとって価値があります。非常に複雑なタスクには制限があるかもしれませんが、速度、費用対効果、アクセシビリティの点での利点は否定できません。

重要なテイクアウト：

• ノーコードプラットフォームはMLアクセスを民主化します。
• 彼らはMLの開発を合理化し、時間とお金を節約します。
• ユーザーフレンドリーなインターフェイスと自動化された機能を提供します。
• これらはさまざまな業界に適用されます。
• 彼らは非常に複雑なタスクに制限があるかもしれません。

よくある質問：

• Q1：コードなしMLプラットフォームとは何ですか？ A1：コーディングなしでMLモデルの構築と展開を可能にするプラットフォーム。
• Q2：彼らの利点は何ですか？ A2：開発、時間とコストの節約、非プログラマーへのアクセシビリティ。
• Q3：複雑なモデルを処理できますか？ A3：はい、彼らはさまざまなモデルをサポートし、多くのプロセスを自動化します。
• Q4：それらはすべてのビジネスに適していますか？ A4：はい、それらは多くのドメインに適用されます。

（注：画像は元の入力から参照され、正しくリンクされていると想定されています。）

以上が非CS背景のコード機械学習はありませんの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。