Модели машинного обучения помогают автоматизировать бизнес, анализировать состояние дел и даже предсказывать будущее — в умеренной степени, само собой. Платформа Datrics позволяет создавать их без кода. Не нужно ни изучать Python, ни разбираться в том, как работает machine learning: достаточно кликнуть пару раз и подождать несколько минут.
Машинное обучение работает так: вы загружаете в систему большое количество релевантных для кейса данных и выбираете модель, по которой эти данные будут исследоваться и сортироваться. В результате получается прогноз — например, о том, будет ли определенное бизнес-решение прибыльным. Модели строятся на алгоритмах, а алгоритмы основываются на математической логике.
В своей статье Medium Towards Data Science ее авторка Меган Диббл приводит пример: компьютер предсказывает, пойдут ли ваши друзья играть в гольф. Ему можно помочь — внести определенные метки: идет ли дождь, какой сейчас день недели, во сколько планируется игра. Это называется «машинное обучение с учителем». Можно позволить системе решить самостоятельно, без учителя, тогда она будет использовать заложенные в модель переменные для определения вероятности похода ваших друзей на гольф.
В общем, Datrics предлагает готовые модели машинного обучения — и создание их с нуля без кода.
Решение бизнес-задач при помощи автоматизации и машинного обучения
По словам разработчиков, платформа Datrics была создана как отклик на спрос на автоматизацию бизнес-процессов. Гораздо проще загрузить в систему данные и позволить ей составить прогноз, чем прогнозировать вручную. И не только проще, но и точнее — так, CEO Datrics Антон Вайсбурд в своем интервью vc.ru рассказал о ситуации с одним российским банком. После перевода 70% аналитических задач в автоматику, руководству удалось повысить количество потребительских кредитов на 18%.
Datrics — low-code-платформа. Выбор именно такого решения обусловлен тем, что это направление становится популярнее. Бизнесу гораздо дешевле нанять одного зерокодера для настройки инструмента, чем держать штат аналитиков-программистов.
По данным агентства Gartner, спрос на лоукод и зерокодинг будет только расти, и к 2025 году количество созданных без кода приложений достигнет 70% от всех выпускаемых на рынок. Вырастет спрос и на разработчиков-зерокодеров, который и сейчас довольно высок. Успейте занять нишу — начните с бесплатного марафона по разработке без кода нашего онлайн-университета!
Поэтому Datrics дает и увеличение прибыли за счет автоматизации процессов, и экономию, потому что low-code дешевле традиционной разработки.
Что предлагает Datrics
Datrics предлагает решения для бизнеса, аналитики и дата-сайенс.
Для бизнеса:
- обнаружение скрытых связей и закономерностей в данных, которые позволят понять, почему что-то приносит выгоду, а что-то — нет;
- снижение стоимости ведения дел;
- увеличение прибыли за счет эффективного решения задач;
- повышение безопасности данных — система позволяет настраивать доступы, делиться данными и настройками;
- работа с информацией, в том числе через интеграции и сторонние платформы.
Для аналитиков:
- создание моделей машинного обучения в удобном и интуитивно понятном drag-n-drop визуальном редакторе;
- пошаговые инструкции, как работать с алгоритмами, как создавать и обучать собственные модели. Загружать данные можно при помощи API, код для этого не нужен;
- автоматизация процессов, в том числе при помощи готовых решений от Datrics.
Так выглядит визуальное поле для создания модели машинного обучения, которая позволит предсказать спрос на определенный продукт:
Для дата-сайентистов:
- ускорение обработки данных в 5 раз благодаря GUI-тулкиту Datrics, который работает в полуавтоматическом режиме;
- интеграция с фреймворками и создание кастомных моделей машинного обучения. Будучи low-code, платформа позволяет писать код и запускать A/B-тесты;
- автоматизация MLOps — то есть процедур, позволяющих быстро внедрить модели машинного обучения в рабочие процессы.
Работа с Datrics
На сайте есть пятиминутное обучающее видео на английском языке, позволяющее быстро разобраться с принципом работы системы.
В качестве примера используется пребилд — готовая база данных. Она открывается в визуальном редакторе, где к ней можно применить готовые модели машинного обучения. Например, разобраться, нет ли в ней пропущенных данных. Система находит их автоматически и предлагает или заполнить вручную, или рассчитать вероятную информацию автоматически, основываясь на алгоритмах.
Затем туториал предлагает применить к данным регрессию — это самый популярный способ классификации в машинном обучении, позволяющий получить при помощи уравнения прогноз.
Результат — красивый и понятный дашборд.
После этого созданную модель машинного обучения можно выгрузить через API и применить к другим данным.
Сколько стоит Dartics
На сайте платформы открытой информации о ценах нет.
Судя по данным с SourceForge, платформы, где перечислены программные решения с открытым кодом, прайс Datrics начинается с $50 в месяц. Разработчики предлагают воспользоваться бесплатной демо-версией, чтобы протестировать функционал и понять, подойдет ли решение для конкретного бизнеса.
На сайте продемонстрированы кейсы — платформа эффективно работает для финансовой сферы, блокчейна, e-commerce и ритейла. Впрочем, только этими областями машинное обучение не ограничено. Созданные компьютером прогнозы используются и в науке, и в учебных курсах, и в промышленности.
