Kodsuz Makine Öğrenimi Nedir?
Kodsuz makine öğrenimi (ML) platformları, tek bir kod satırı yazmadan otomatik olarak makine öğrenimi modelleri ve tahminler oluşturmak için görsel sürükle ve bırak platformlarını kullanır. Bu platformlar; veri toplama, veri temizleme, model seçimi, model eğitimi ve model dağıtımı sürecini otomatikleştirir.
Kodsuz ML, makine öğrenimini ulaşılabilir hale getirir. Kodsuz ML, ML bilgisi veya programlama deneyimi olmayan iş analistlerinin, müşterilerin ne zaman kaybedileceği veya siparişlerin ne zaman teslim edileceği gibi acil sorunları çözmek için makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve tahminler üretmesine olanak tanır.
Kodsuz ML ile Geleneksel ML'nin Karşılaştırması
Geleneksel makine öğreniminde, yetenekli bir veri bilimcisi bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için Python gibi bir programlama dili kullanır. Veri bilimciler, veri kümelerini içeri aktarmalı, hem manuel hem de otomatik veri temizleme ve özellik mühendisliği tekniklerini kullanarak verileri makine öğrenimi için hazırlamalıdır. Modellerini üretime dağıtmadan önce eğitmek ve ayarlamak için kullanmak üzere verilerin bir bölümünü seçmelidir.
Bunun aksine, kodsuz bir platform, son teknoloji makine öğrenimi programlamanın özelliklerini, iş kullanıcılarının makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanıyan kullanımı kolay araçlarla birleştirir.
Kodsuz makine öğrenimi modelleme, AutoML'den farklıdır. AutoML, geleneksel makine öğrenimi süreçlerini kolaylaştırmak için kullanılan bir tekniktir. AutoML genellikle veri hazırlamayı otomatikleştirir ve uygun algoritmaları belirlemek için otomatik süreçleri kullanır. AutoML ile kodsuz ML arasındaki temel fark, AutoML'nin kodsuz ML'nin aksine bir veri bilimcinin beceri ve bilgisini gerektirmesidir.
Kodsuz Makine Öğrenimi Neden Önemlidir?
Amazon SageMaker gibi araçlar, veri bilimcilerin ve ML mühendislerinin tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla her türlü kullanım örneği için makine öğrenimi modelleri oluşturması, eğitmesi ve dağıtması için tasarlanmış olsa da iş analistlerinin ML ile inovasyon yapması da gerekir.
Kodsuz ML, bu boşluğu doldurur ve otomatik makine öğrenimini iş analistlerine sunarak tahminler üretebilmelerini sağlar.
Kodsuz Makine Öğrenimi Araçları Nasıl Çalışır?
Çoğu kodsuz makine öğrenimi aracı, basit bir grafiksel veya sürükle-bırak arabirime sahiptir. Bunlar, veri simgesini arabirime sürükleyerek veya dosyaya tıklayarak veri kaynaklarına bağlanmanıza olanak tanır. Veriler içeri aktarıldıktan sonra, kodsuz platformlar bu verileri temizleyip dönüştürerek makine öğrenimine hazır hale getirir.
Kodsuz makine öğrenimi platformları, algoritma seçimini basitleştirir. Bazı durumlarda, açılır listeleriniz için algoritmaları siz seçerken, diğerlerinde platform, verileriniz için en iyi algoritmayı bulmak için otomatik seçim algoritmaları çalıştırır. Platform, modeli otomatik olarak eğitir ve sonucu en çok etkileyen tahmin doğruluğu ve özelliklerle ilgili istatistikler sağlar. Eğittikten sonra, kodsuz ML modellerini kullanarak tahminler üretebilirsiniz.
Kodsuz Makine Öğrenimi Araçlarından Nasıl Yararlanabilirsiniz?
Acil soruları yanıtlamak için kodsuz makine öğreniminden yararlanabilirsiniz. Örneğin, pazarlama analistleri, satış fırsatlarını değerlendirmek ve hangisinin en yüksek dönüşüm potansiyeline sahip olduğunu tahmin etmek için kodsuz makine öğreniminden yararlanır. Finans analistleri, yeni müşterilerin kredi riskini değerlendirmek veya gelir büyümesini tahmin etmek için kodsuz makine öğrenimini kullanır. Üretim analistleri, üretimde kodsuz makine öğrenimini kapasite kısıtlamalarını tahmin etmek için kullanırken, lojistik analistleri makine öğrenimi modellerini en iyi kargo rotalarını belirlemek üzere hazırlayabilir.
Amazon SageMaker ile Kodsuz Makine Öğrenimi
Amazon SageMaker Canvas, iş analistlerine herhangi bir makine öğrenimi deneyimi veya tek bir satır kod yazma gereği olmadan kendi başlarına doğru ML tahminleri oluşturmalarına olanak tanıyan görsel bir üzerine gelip tıklama arabirimi sağlayarak makine öğrenimine (ML) erişimi genişletir.
Bulut ve şirket içi veri kaynaklarındaki verilere hızla bağlanabilir, erişebilir ve bunları birleştirebilir; verileri otomatik olarak tespit edebilir, temizleyebilir ve analiz edebilir; tek bir düğmeye tıklayarak ML modelleri oluşturabilir ve tekli veya toplu tahminler oluşturabilirsiniz. Ayrıca, değerlendirme ve geri bildirim için SageMaker Studio'yu kullanarak veri bilimcilerle iş birliği yapabilir ve modelleri veri bilimcilere gönderebilirsiniz.
SageMaker Canvas'ı kullanmaya başlamak için öğreticiyi inceleyin.
Kodsuz makine öğrenimi için sonraki adımlar
