แมชชีนเลิร์นนิงแบบปราศจากโค้ดคืออะไร?

แพลตฟอร์มโค้ดแมชชีนเลิร์นนิง (ML) แบบปราศจากโค้ดจะใช้แพลตฟอร์มแบบแบบลากและวางแบบแสดงผลเป็นภาพเพื่อการสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงและสร้างการคาดการณ์โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูล การชำระข้อมูล การเลือกแบบจำลอง การฝึกแบบจำลอง และการปรับใช้แบบจำลองเป็นระบบอัตโนมัติ

ML แบบปราศจากโค้ด ทำให้แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้โดยทุกคน สิ่งนี้จะช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจที่ไม่มีความรู้ด้านแมชชีนเลิร์นนิง หรือไม่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิง สามารถสร้างการคาดการณ์เพื่อแก้ปัญหาได้แบบทันที เช่น การคาดการณ์กรณีที่ลูกค้าอาจเลิกใช้บริการหรือคาดการณ์ว่าจะมีการส่งมอบคำสั่งซื้อเมื่อใด 

ML แบบปราศจากโค้ด เทียบกับ ML แบบดั้งเดิม

ด้วย ML แบบดั้งเดิม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ จะใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python ในการสร้างแบบจำลอง ML นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องนำเข้าชุดข้อมูลและเตรียมข้อมูลสำหรับ ML โดยใช้การชำระข้อมูลด้วยตนเองและการชำระข้อมูลแบบอัตโนมัติ และใช้เทคนิคทางวิศวกรรมคุณลักษณะ พวกเขาต้องเลือกส่วนของข้อมูลและนำมาใช้ในการฝึก และปรับแต่งแบบจำลองก่อนที่จะนำมาปรับใช้ในขั้นการผลิต 

ในทางกลับกัน แพลตฟอร์มแบบปราศจากโค้ดจะรวมความสามารถของการเขียนโปรแกรม ML ที่ทันสมัยเข้ากับเครื่องมือที่ใช้ง่าย ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถสร้างแบบจำลอง ML ได้

การสร้างแบบจำลอง ML แบบปราศจากโค้ด นั้นแตกต่างจาก AutoML AutoML เป็นเทคนิคที่ใช้ปรับปรุงกระบวนการ ML แบบดั้งเดิม โดยทั่วไปแล้ว AutoML จะเตรียมข้อมูลโดยระบบอัตโนมัติ และใช้กระบวนการอัตโนมัติในการระบุอัลกอริทึมที่เหมาะสม ความแตกต่างหลักระหว่าง AutoML และ ML แบบปราศจากโค้ด คือ AutoML ต้องอาศัยทักษะและความรู้ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในขณะ ML แบบปราศจากโค้ดไม่ต้องทำเช่นนั้น 

ML แบบปราศจากโค้ดสำคัญอย่างไร

ในขณะที่เครื่องมือเช่นAmazon SageMaker ได้รับการออกแบบมาสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML เพื่อการสร้าง ฝึก และปรับใช้แบบจำลอง ML สำหรับกรณีการใช้งานใดๆ ด้วยโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์แบบมีการจัดการเต็มรูปแบบนักวิเคราะห์ธุรกิจก็ยังต้องสร้างนวัตกรรมด้วย ML อีกด้วย  

ML แบบปราศจากโค้ดนั้นมาอุดช่องว่างนี้ และนำแมชชีนเลิร์นนิงระบบอัตโนมัติมาสู่นักวิเคราะห์ธุรกิจ เพื่อให้พวกเขาสามารถสร้างการคาดการณ์ได้

เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบปราศจากโค้ดทำงานอย่างไร?

เครื่องมือ ML แบบปราศจากโค้ดส่วนใหญ่จะมีส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิกหรือแบบลากแล้ววางที่เรียบง่าย ซึ่งจะช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลได้ โดยเพียงแค่ลากไอคอนข้อมูลลงในส่วนติดต่อผู้ใช้ หรือคลิกที่ไฟล์ เมื่อนำเข้าข้อมูลแล้ว แพลตฟอร์มแบบปราศจากโค้ดจะชำระและแปลงข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลพร้อมสำหรับ ML

แพลตฟอร์ม ML แบบปราศจากโค้ด ทำให้การเลือกอัลกอริทึมง่ายขึ้น ในบางกรณี คุณจะเลือกอัลกอริทึมจากรายการแบบเลื่อนลง และในบางกรณี แพลตฟอร์มจะใช้อัลกอริทึมทำการเลือกอัตโนมัติ เพื่อค้นหาอัลกอริทึมที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลของคุณ แพลตฟอร์มจะฝึกแบบจำลองโดยอัตโนมัติและให้ข้อมูลสถิติเกี่ยวกับความแม่นยำในคาดการณ์ และให้ข้อมูลคุณลักษณะที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์มากที่สุด เมื่อผ่านการฝึกแล้ว คุณจะสามารถใช้แบบจำลอง ML แบบปราศจากโค้ดเพื่อสร้างการคาดการณ์ได้

คุณจะใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ ML แบบปราศจากโค้ดได้อย่างไร

คุณสามารถใช้ ML แบบปราศจากโค้ดในการตอบคำถามเร่งด่วนได้ ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์การตลาดสามารถใช้ ML แบบปราศจากโค้ดเพื่อประเมินโอกาสในการขาย และคาดการณ์ว่ารายใดมีโอกาสเปลี่ยนเป็นลูกค้าสูงสุด นักวิเคราะห์การเงินใช้ ML แบบปราศจากโค้ดเพื่อประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตของลูกค้ารายใหม่ หรือเพื่อคาดการณ์การเติบโตของรายได้ ในอุตสาหกรรมการผลิต นักวิเคราะห์ด้านการผลิตใช้ ML แบบปราศจากโค้ดเพื่อคาดการณ์ข้อจำกัดด้านกำลังการผลิต ในขณะที่นักวิเคราะห์ลอจิสติกส์อาจเตรียมแบบจำลอง ML เพื่อพิจารณาเส้นทางการขนส่งที่เหมาะสมที่สุด

ML แบบปราศจากโค้ดกับ Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Canvas จะขยายการเข้าถึง ML โดยการช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจมีส่วนติดต่อผู้ใช้แบบชี้แล้วคลิก ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างการคาดการณ์จาก ML ที่แม่นยำได้ด้วยตนเองโดยไม่ต้องมีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิงใดๆ และไม่ต้องเขียนโค้ดเลยแม้แต่บรรทัดเดียว

คุณสามารถเชื่อมต่อ เข้าถึง และรวมข้อมูลจากคลาวด์และแหล่งข้อมูลภายในองค์กร ตรวจจับ ชำระข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ สร้างแบบจำลอง ML ด้วยการคลิกปุ่มเพียงครั้งเดียว และสร้างการคาดการณ์แบบเดี่ยวหรือแบบจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว และคุณยังสามารถทำงานร่วมกัน และส่งแบบจำลองไปยังนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ SageMaker Studio เพื่อการตรวจสอบและให้ข้อเสนอแนะอีกด้วย

เพื่อเริ่มต้นใช้งาน SageMaker Canvas โปรดดูการสอนใช้งาน

ขั้นต่อไปของแมชชีนเลิร์นนิงแบบ No Code

ดูแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการแมชชีนเลิร์นนิง 
ลงชื่อสมัครใช้บัญชีฟรี

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที

ลงชื่อสมัครใช้งาน 
เริ่มต้นการสร้างในคอนโซล

เริ่มต้นสร้างในคอนโซลการจัดการของ AWS

ลงชื่อเข้าใช้