一、什么是无代码机器学习？

无代码机器学习（ML）平台使用可视化拖放平台自动构建机器学习模型和生成预测，无需写入任何代码。这些平台将会自动执行数据收集、数据清洗、模型选择、模型训练和模型部署流程。

无代码 ML 可以普及机器学习。它允许没有 ML 知识或编程经验的业务分析师构建机器学习模型并生成预测，以解决紧急问题，例如预测客户何时可能流失或何时交付订单。

无代码 ML 与传统 ML

对于传统 ML，技术熟练的数据科学家使用 Python 等编程语言来构建 ML 模型。数据科学家必须使用手动和自动数据清洗和特征工程技术导入数据集并为 ML 准备数据。在将模型部署到生产环境之前，他们必须选择一部分数据用于训练和调整模型。

相反，无代码平台将尖端 ML 编程的功能与支持业务用户构建 ML 模型的易用工具相结合。

无代码 ML 建模与 AutoML 不同。AutoML 技术用于简化传统 ML 流程。AutoML 通常会自动化数据准备并使用自动化流程来识别适当的算法。AutoML 和无代码 ML 的主要区别在于，AutoML 需要数据科学家的技能和知识，而无代码 ML 不需要。

为什么无代码 ML 非常重要

虽然 Amazon SageMaker 等工具专为数据科学家和 ML 工程师而设计，可通过完全托管的基础设施、工具和工作流为任何使用场景构建、训练和部署 ML 模型，但业务分析师也需要利用 ML 进行创新。 

无代码 ML 弥合了这一差距，并为业务分析师提供了自动化机器学习，以便他们生成预测。

无代码机器学习工具的工作原理

大多数无代码 ML 工具都有一个简单的图形或拖放界面。这些工具让您只需将数据图标拖到界面或单击文件即可连接到数据来源。导入数据后，无代码平台会清洗和转换数据，使其可用于 ML。

无代码 ML 平台简化了算法选择。在某些情况下，您需要从下拉列表中选择算法，而在其他情况下，该平台会运行自动选择算法来为您的数据找到最佳算法。该平台会自动训练模型，并提供有关预测准确性以及对结果影响最大的特征的统计数据。您可以使用经过训练的无代码 ML 模型来生成预测。

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