• Datenanalysten und andere Geschäftsleute können die wichtigsten Hürden des Programmierens mit No-Code- oder Low-Code-Plattformen umgehen.
  • Plattformen wie Google AutoML, H2O.ai und Azure AutoML automatisieren den Trainingsprozess, einschließlich Merkmalsauswahl, Hyperparameter-Tuning und Modellbewertung.

Die Erstellung eines eigenen KI-Modells bietet zahlreiche Vorteile. Datenanalysten können Vorhersagen anpassen, um domänenspezifisches Wissen zu integrieren, und Modelle verfeinern, um sich ständig ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Der Bau eines KI-Modells fördert zudem die Kreativität und ermöglicht es den Erstellern, die ideale Lösung für ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden. Ob Sie ein Programmierexperte oder ein völliger Anfänger sind, hier sind drei Möglichkeiten, Ihr erstes KI-Modell zu erstellen.

Sie können diejenige auswählen, die am besten zu Ihren Anwendungsfällen, Ihrem Technologie-Stack, Ihren bestehenden Systemen und Ihren Datentypen passt.

No-Code/Low-Code-Plattformen (Am einfachsten)

Datenanalysten und andere Geschäftsleute können die wichtigsten Hürden des Programmierens mit No-Code- oder Low-Code-Plattformen umgehen. Pecan bietet eine kostenlose Testversion an, bei der Analysten in wenigen Minuten ein Modell erstellen können.

Dieser Ansatz ist einfach, vergleichbar mit dem Kauf mehrerer Kuchen und Glasuren in verschiedenen Geschmacksrichtungen, um den besten Geschmack zu finden, anstatt von Grund auf zu backen. Er ermöglicht es den Benutzern, sich auf den ultimativen Geschäftswert der prädiktiven Modellierung zu konzentrieren, ohne sich in den Details des Kochprozesses zu verlieren.

Das Erstellen eines KI-Modells wird so einfach wie Ziehen, Ablegen und Klicken. Mit umfassender Anleitung während des gesamten Prozesses kann jeder Workflows entwerfen, gängige Geschäftsdatenquellen anschließen und Modellparameter konfigurieren.

Für Pecan müssen Benutzer nur SQL kennen, um ihre Daten für die prädiktive Modellierung zu nutzen.

Obwohl ihnen die Flexibilität von Low-Code-Plattformen fehlt, bleiben diese Lösungen leistungsstark, da sie schnell relevante Datenschemata verstehen, Vorhersagen treffen und Entscheidungen leiten. Sie sind ideal für Echtzeit-Entscheidungsfindung und schnelle Bereitstellung ohne den Aufwand des Programmierens.

Lesen Sie auch:Das verbesserte KI-Modell von Baidu erreicht 300 Millionen Nutzer

Lesen Sie auch:KI-Lügen: Sollten wir uns über betrügerische KI-Modelle Sorgen machen?

AutoML (Die Mitte)

Wenn No-Code-Plattformen wie der Kauf eines Designer-Kuchens sind und Programmieren wie das Backen von Grund auf, dann ist AutoML vergleichbar mit der Verwendung einer Kuchenbackmischung. Einfach die flüssigen Zutaten hinzufügen, mischen und backen.

Es ist ein ausgewogener Ansatz, der Bequemlichkeit und Individualisierung bietet. Plattformen wie Google AutoML, H2O.ai und Azure AutoML automatisieren den Trainingsprozess, einschließlich Merkmalsauswahl, Hyperparameter-Tuning und Modellbewertung. Obwohl diese Plattformen den Prozess bis zu einem gewissen Grad vereinfachen, profitieren die Benutzer dennoch von Domänenwissen und technischem Fachwissen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Traditionelle Programmierung und Machine-Learning-Bibliotheken (Am schwierigsten)

Beherrschen die Benutzer Python und gängige Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch?

Wenn ja, können sie ihre Programmierkenntnisse nutzen, um ein eigenes KI-Modell zu erstellen. Dieser Ansatz ist wie das Backen eines Kuchens von Grund auf (ohne Rezept!): Man muss die Zutaten, genauen Maße und Backzeiten berücksichtigen. Es erfordert Versuch und Irrtum, durch Experimentieren bis zur Perfektion.

Als erfahrene Datenanalysten oder Data Scientists können die Benutzer ihre Fähigkeiten in der Datenvorverarbeitung, Algorithmusauswahl, Training und Bewertung einsetzen. Diese Methode ist ideal, um direkt innerhalb von Organisationen implementierbare Modelle zu erstellen, erfordert jedoch fortgeschrittene technische Fähigkeiten und Programmierkenntnisse.