• Аналитики данных и другие бизнес-специалисты могут обойти основные препятствия, связанные с программированием, с помощью платформ без кода и с минимальным кодом.
  • Такие платформы, как Google AutoML, H2O.ai и Azure AutoML, автоматизируют процесс обучения, включая отбор признаков, настройку гиперпараметров и оценку модели.

Создание собственной модели ИИ даёт множество преимуществ. Аналитики данных могут адаптировать прогнозы, чтобы учитывать знания в конкретной предметной области, и дорабатывать модели под меняющиеся потребности бизнеса. Создание модели ИИ также раскрывает творческий потенциал, позволяя разработчикам найти идеальное решение для своих задач. Будь вы опытный программист или полный новичок, вот три способа построить свою первую модель ИИ. Можно выбрать тот, который лучше всего подходит под ваши сценарии использования, технологический стек, существующие системы и типы данных.

Платформы без кода и с минимальным кодом (самый простой способ)

Аналитики данных и другие бизнес-специалисты могут обойти основные трудности программирования с помощью платформ без кода и с минимальным кодом. Pecan предлагает бесплатную пробную версию, в которой аналитики могут создать модель за несколько минут.

Этот подход прост: его можно сравнить с покупкой нескольких тортов и глазурей разных вкусов, чтобы выбрать лучший, а не готовить с нуля. Он позволяет пользователям сосредоточиться на конечной бизнес-ценности прогнозного моделирования, не увязая в деталях процесса приготовления.

Создание модели ИИ становится таким же простым, как перетаскивание объектов, их размещение и щелчок мышью. Благодаря подробным подсказкам на каждом этапе любой может разработать рабочие процессы, подключить распространённые бизнес-источники данных и настроить параметры модели.

Для работы с Pecan пользователям достаточно знатьSQL, чтобы использовать свои данные для прогнозного моделирования.

Хотя им не хватает гибкости платформ с минимальным кодом, эти решения остаются мощными: они быстро разбираются в релевантных схемах данных, строят прогнозы и помогают принимать решения. Они идеально подходят для принятия решений в реальном времени и быстрого развёртывания без хлопот с программированием.

Читайте также:Улучшенная модель ИИ Baidu достигла 300 миллионов пользователей

Читайте также:Ложь ИИ: стоит ли опасаться обманчивых моделей ИИ?

AutoML (золотая середина)

Если платформы без кода — это покупка дизайнерского торта, а программирование — приготовление с нуля, то автоматическое машинное обучение (AutoML) можно сравнить с использованием готовой смеси для торта. Достаточно добавить жидкие ингредиенты, перемешать и выпекать.

Это сбалансированный подход, сочетающий удобство и персонализацию. Такие платформы, как Google AutoML, H2O.ai и Azure AutoML, автоматизируют процесс обучения, включая отбор признаков, настройку гиперпараметров и оценку модели. Хотя эти платформы в определённой степени упрощают процесс, пользователям всё равно пригодятся знания предметной области и техническая экспертиза для достижения оптимальных результатов.

Традиционное программирование и библиотеки машинного обучения (самый сложный способ)

Владеете ли вы Python и популярными библиотеками, такими как scikit-learn, TensorFlow илиPyTorch?

Если да, вы можете использовать свои навыки программирования, чтобы создать собственную модель ИИ. Этот подход похож на приготовление торта с нуля (без рецепта!): нужно учитывать ингредиенты, точные пропорции и время выпекания. Это путь проб и ошибок, экспериментов до совершенства.

Как опытные аналитики данных или специалисты по данным, пользователи могут применить свои навыки предобработки данных, выбора алгоритмов, обучения и оценки. Этот метод идеально подходит для создания моделей, которые можно сразу внедрять в организациях, но требует продвинутых технических навыков и владения языками программирования.