O que é machine learning no-code?

As plataformas de machine learning (ML) no-code usam interfaces visuais do tipo arrastar e soltar para criar modelos de machine learning automaticamente e gerar previsões sem a necessidade de escrever uma única linha de código. Essas plataformas automatizam os processos de coleta de dados, limpeza de dados, seleção de modelo, treinamento de modelo e implantação de modelo.

O ML no-code democratiza o machine learning. Ele permite que analistas de negócios sem conhecimento de ML ou experiência em programação criem modelos de machine learning e gerem previsões para resolver problemas imediatos, como prever quando os clientes podem cancelar a assinatura ou quando os pedidos serão entregues. 

Comparação entre ML sem código e ML tradicional

No ML tradicional, um cientista de dados com conhecimento usa uma linguagem de programação como o Python para criar um modelo de ML. Os cientistas de dados precisam importar conjuntos de dados e preparar os dados para ML usando limpeza de dados manual e automatizada e técnicas de engenharia de recursos. É necessário selecionar uma parte dos dados a serem usados para treinar e ajustar o modelo antes de implantá-lo na produção. 

Por sua vez, uma plataforma sem código combina os recursos de programação de ML de ponta com ferramentas fáceis de usar que permitem que usuários de negócios criem modelos de ML.

Modelagem de ML sem código é diferente de AutoML. O AutoML é uma técnica usada para otimizar processos convencionais de ML. O AutoML normalmente automatiza a preparação de dados e usa processos automatizados para identificar os algoritmos adequados. A principal diferença entre AutoML e ML sem código é que o AutoML requer as habilidades e o conhecimento de um cientista de dados, enquanto o ML sem código, não. 

Embora ferramentas como o Amazon SageMaker sejam projetadas para que cientistas de dados e engenheiros de ML criem, treinem e implantem modelos de ML para qualquer caso de uso com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciados, analistas de negócios também precisam realizar inovações usando ML.  

O ML no-code elimina essa barreira e fornece machine learning automatizado para analistas de negócios, permitindo a geração de previsões.

A maioria das ferramentas de ML no-code conta com uma interface gráfica simples ou do tipo arrastar e soltar. Isso permite que você se conecte a fontes de dados simplesmente arrastando o ícone de dados para a interface ou clicando no arquivo. Depois que os dados são importados, as plataformas sem código limpam e transformam os dados, e eles estão prontos para ML.

As plataformas de ML sem código simplificam a seleção de algoritmos. Em alguns casos, você seleciona algoritmos de listas suspensas; em outros, a plataforma executa algoritmos de seleção automatizados para encontrar o melhor algoritmo para seus dados. A plataforma treina automaticamente o modelo e fornece estatísticas sobre a precisão da previsão e os recursos que mais influenciam o resultado. Depois de treinados, você pode usar os modelos de ML sem código para gerar previsões.

É possível aproveitar o ML no-code para responder a perguntas urgentes. Por exemplo, os analistas de marketing podem usar ML no-code para avaliar potenciais clientes de vendas e prever quais têm o maior potencial de conversão. Os analistas financeiros, por sua vez, usam ML no-code para avaliar o risco de crédito de novos clientes ou para prever o crescimento da receita. No setor de manufatura, os analistas de produção podem usar ML no-code para prever restrições de capacidade, enquanto os analistas de logística podem preparar modelos de ML para determinar as melhores rotas de transporte.

O Amazon SageMaker Canvas amplia o acesso ao ML fornecendo aos analistas de negócios uma interface visual do tipo apontar e clicar que permite a geração de previsões de ML precisas de forma independente, sem a necessidade de conhecimento prévio em machine learning ou de escrever uma única linha de código.

É possível conectar, acessar e combinar dados de fontes de dados na nuvem e on-premises rapidamente, além de detectar, limpar e analisar dados automaticamente, criar modelos de ML com o clique de um botão e gerar previsões individuais ou massivas. Você também pode colaborar e encaminhar modelos a cientistas de dados usando o SageMaker Studio para fins de análise e feedback.

Para começar a usar o SageMaker Canvas, acesse o tutorial.