无代码和低编码机器学习平台正在通过最大程度地降低与机器学习开发相关的技术障碍来彻底改变企业接近AI的方式。这项新兴技术不仅加速了应用程序开发过程，而且还允许更多的用户参与创建智能应用程序而无需深入的编程技能。通过启用数据可视化和简化机器学习过程，这些平台为各个部门的创新打开了大门。
什么是无代码/低代码机学习？
无代码和低编码机器学习平台是通过图形用户界面而不是复杂的编码来促进机器学习应用程序创建的工具。这些平台迎合技术和非技术用户，打破了机器学习开发中进入的障碍。
无代码/低代码平台的概述
这些平台的主要目的是提高应用程序开发的速度和质量。它们使用户能够快速创建应用程序，同时提供强大的集成和数据可视化工具，以确保他们的见解可访问。
无代码/低代码平台的目的
- 提高速度： 它们允许用户更快地开发应用程序。
- 质量改进： 内置最佳实践指导用户创建高效且功能的应用程序。
- 无缝集成： 用户可以轻松地将其应用程序与各种SaaS解决方案联系起来。
这些平台的关键特征
无代码和低代码平台通常拥有一些增强用户体验的关键功能：
- 用户友好的接口： 简化的设计可帮助用户视觉构建流程。
- API编排： 支持与现有应用程序的各种集成确保灵活性。
仪表板创建功能
创建仪表板的能力是这些平台的基本特征。用户可以链接到各种数据源，从而使视觉上有影响力的表示有助于更好的决策。
机器学习过程加速
无代码方法可以显着加快传统机器学习过程。通过简化复杂的任务，用户可以专注于机器学习的核心方面，例如功能选择和模型评估，而不会因编码挑战而陷入困境。
在机器学习中进行预处理
有效的预处理对于为机器学习模型准备数据集至关重要。 AI在将原始数据转换为算法可以理解的格式中起着至关重要的作用。
AI在预处理中的作用
AI驱动的工具有助于执行基本的预处理任务，例如：
- 删除空数据行和列。
- 通过适当地编码非数字值来处理非数字值。
- 降采样或下采样以维持数据集平衡。
功能工程技术
增强的模型精度通常可能是由适当的功能工程引起的。这涉及创建新的预测变量或修改现有变量以提高进行准确预测的概率。
归一化过程
归一化确保数据集中的数值列在可比的尺度上。这对于许多机器学习算法至关重要，因为它有助于在模型培训期间更好地收敛。
测试和监视ML模型
彻底的测试对于维护机器学习系统至关重要。采用持续集成和部署（CI/CD）实践可以进行持续的模型稳定性评估。
模型培训技术
可以在模型培训中应用各种算法，从而使用户可以尝试不同的参数以优化准确性。例如，像AI这样的平台清楚地利用多个数据集排列来连续完善其模型。
ML的准确性验证
准确的评估方法是确保模型性能的必要条件。通过隔离数据段，用户可以在整个数据集进行的预测中测试一致性和可靠性。
通过机器学习的低代码平台的未来
无代码和低编码平台中的预期发展表明了高级机器学习功能的集成。用户可以期望提高文本和图像处理以及增强趋势分析功能的功能。聚类方法的应用也可以帮助CRM和营销优化。
ML的集成要求
有效的机器学习依赖于可靠的数据科学合作。受监督和无监督的学习过程都需要专业知识才能达到最佳成果。
供应商合作
与AWS，Azure和GCP等云服务提供商的合作可以增强无代码/低代码平台的功能，从而实现丰富的功能和无缝集成。
无代码ML技术的意义
无代码机学习技术对于简化应用程序后端流程至关重要。他们使支持和数据可视化之类的任务更容易访问，从而提高了生产率。
自动化和机器学习的未来趋势
无代码平台的持续进步表明向更复杂的本机AI功能转变。与第三方数据科学技术集成的机会进一步有助于努力利用机器学习力量的企业的全面解决方案。
