В мире машинного обучения (ML) исследователи и разработчики пытаются упростить создание моделей. В этой статье мы рассмотрим, какие подходы используются в сфере AI и как они могут помочь в создании интеллектуальных приложений.

Что такое ноу-код и лоу-код в машинном обучении

Ноу-код (no-code) – это методология разработки, которая позволяет создавать приложения и модели ML без необходимости написания кода. Вместо этого разработчик может использовать графический интерфейс и конфигурационные инструменты для настройки и обучения ИИ. Такие платформы предоставляют готовые инструменты и шаблоны, которые упрощают разработку и ускоряют время до запуска готового продукта.

Лоу-код (low-code) – это подход, который комбинирует элементы программирования и графического интерфейса. В отличие от полностью безкодовых платформ, этот подход позволяет разработчикам создавать приложения и модели с использованием визуального программирования и минимального написания программ. Это ускоряет разработку, сохраняя гибкость и возможность настройки.

Использование no-code и low-code в машинном обучении

Разберемся, зачем это нужно.

  1. Упрощение процесса разработки: подходы снижают порог вхождения в мир искусственного интеллекта. Разработчики без глубоких знаний программирования могут использовать эти инструменты для создания простых ИИ и приложений. Необходимость писать код отпадает, и разработчики могут сконцентрироваться на логике и функциональности своего решения.
  2. Ускорение времени разработки: благодаря готовым инструментам и шаблонам, разработчики могут сократить время, затрачиваемое на разработку. Вместо написания с нуля, можно использовать готовые компоненты и функции, что позволяет создавать приложения быстрее и эффективнее.
  3. Автоматизация процесса: некоторые платформы обладают интегрированными алгоритмами, которые автоматически определяют оптимальные параметры моделей на основе предоставленных данных. Это упрощает процесс.
  4. Гибкость и настраиваемость: можно комбинировать элементы графического интерфейса и программирования, что позволяет разработчикам настраивать и расширять функциональность своих моделей. Например, если готовый инструмент не предоставляет необходимых функций, разработчик может написать дополнительный строки для реализации требуемой функциональности.

Пример платформы

Один из примеров платформы, которая позволяет анализировать данные и создавать простые модели ML без программирования, – это «Google Cloud AutoML».

Google Cloud AutoML – это сервис, предоставляемый Google. Там можно создавать и обучать ИИ без программирования. С помощью интерфейса платформы, пользователь может загрузить данные, выполнить предварительную обработку, выбрать тип и запустить процесс обучения. AutoML автоматически подбирает оптимальные гиперпараметры и обучает ее на предоставленных данных.

Преимущества:

  1. Простота использования: благодаря интерфейсу, AutoML предоставляет интуитивно понятный способ создания и обучения. Пользователь может просто следовать шаг за шагом процессу настройки без необходимости программирования.
  2. Автоматическая настройка параметров: AutoML использует автоматическую настройку гиперпараметров, что исключает рутину ручного подбора.
  3. Быстрое время до запуска: благодаря упрощенному процессу разработки, AutoML позволяет быстро создавать продукты, что сокращает время до запуска готового продукта или решения.
  4. Интеграция с другими сервисами Google Cloud: AutoML интегрируется с другими сервисами облака, что позволяет использовать модели, созданные с его помощью, в различных приложениях и сценариях, а также взаимодействовать с другими сервисами облачных вычислений.

Сервис имеет свои ограничения и подходит для создания простых моделей с небольшим объемом данных. Для более сложных задач и более гибкой настройки может потребоваться использование других платформ или написание собственного кода.

Заключение

Ноу-код и лоу-код подходы в машинном обучении – инновационные инструменты, которые ускоряют разработку моделей и приложений. Они открывают возможности для широкого круга разработчиков, позволяя им создавать интеллектуальные решения, даже без глубоких знаний программирования. Теперь разработчики могут сосредоточиться на логике и функциональности своих решений.