ノーコード機械学習とは?

ノーコード機械学習 (ML) プラットフォームは、視覚的なドラッグアンドドロッププラットフォームを使用して、機械学習モデルを自動的に構築し、予測を生成します。コードは 1 行も書く必要はありません。これらのプラットフォームは、データ収集、データクレンジング、モデル選択、モデルトレーニング、およびモデルデプロイのプロセスを自動化します。

ノーコード ML は機械学習を民主化します。これにより、ML の知識やプログラミング経験のないビジネスアナリストが、機械学習モデルを構築し、予測を生成して、顧客が解約するかもしれない時期や注文がいつ配達されるかを予測するなど、差し迫った問題を解決できます。 

ノーコード ML と従来の ML

従来の ML では、熟練したデータサイエンティストが Python などのプログラミング言語を使用して ML モデルを構築します。データサイエンティストは、データセットをインポートし、手動および自動のデータクレンジングと特徴量エンジニアリングの手法を使用して ML 用のデータを準備する必要があります。モデルを本番稼働用環境にデプロイする前に、モデルのトレーニングと調整に使用するデータの一部を選択する必要があります。 

逆に、ノーコードプラットフォームは、最先端の ML プログラミングの機能と、ビジネスユーザーが ML モデルを構築できるようにする使いやすいツールを組み合わせたものです。

ノーコード ML モデリングは、AutoML とは異なります。AutoML は、従来の ML プロセスを合理化するために用いられる手法です。通常、AutoML はデータ準備を自動化し、自動化されたプロセスを使用して適切なアルゴリズムを特定します。AutoML とノーコード ML の主な違いは、AutoML ではデータサイエンティストのスキルと知識が必要ですが、ノーコード ML では必要ないことです。