• 数据分析师和其他商业专业人员可以通过无代码或低代码平台跳过主要的编程障碍。
  • 像 Google AutoML、H2O.ai 和 Azure AutoML 这样的平台可以自动化训练过程，包括特征选择、超参数调整和模型评估。

构建你自己的 AI 模型提供了众多好处。数据分析师可以定制预测以纳入领域特定的知识，并且他们可以微调模型以满足业务不断变化的需求。构建 AI 模型还释放了创造力，使构建者能够找到最适合其特定需求的解决方案。无论您是编码专家还是完全的新手，这里都有三种构建您的第一个 AI 模型的方法。您可以选择最适合您的用例、技术栈、现有系统和数据类型的方法。

无代码/低代码平台 (最简单)

数据分析师和其他商业专业人员可以通过无代码或低代码平台绕过主要的编程障碍。Pecan 提供免费试用，分析师可以在几分钟内构建一个模型。

这种方法直截了当，就像购买几种不同口味的蛋糕和糖霜来找到最佳口味，而不是从头开始烘焙。它使用户能够专注于预测建模的最终商业价值，而不会陷入烘焙过程的细节中。

构建 AI 模型变得像拖放和点击一样简单。通过在整个过程中提供全面的指导，任何人都可以设计工作流程、连接常见的业务数据源并配置模型参数。

对于 Pecan，用户只需要熟悉 SQL 即可利用其数据进行预测建模。

虽然缺乏低代码平台的灵活性，但这些解决方案仍然功能强大，能够快速理解相关数据模式、做出预测并指导决策。它们非常适合实时决策和快速部署，免去编程的麻烦。

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AutoML (中间地带)

如果无代码平台就像购买设计师蛋糕，编程就如同从头开始烘焙，那么自动化机器学习（AutoML）就类似于使用一盒预混合蛋糕粉。只需添加湿性成分、混合并烘焙即可。

这是一种平衡的方法，提供了便利性和定制化。像 Google AutoML、H2O.ai 和 Azure AutoML 这样的平台可以自动化训练过程，包括特征选择、超参数调整和模型评估。尽管这些平台在一定程度上简化了流程，但用户仍然需要领域知识和技术专长才能获得最佳结果。

传统编程和机器学习库 (最难)

用户是否精通 Python 以及像 scikit-learn、TensorFlow 或 PyTorch 这样的流行库？

如果是这样，他们可以利用自己的编程技能构建自己的 AI 模型。这种方法类似于从头开始烘焙蛋糕（没有食谱！）：考虑成分、精确测量和烘焙时间。这涉及到试错和实验，直到达到完美。

作为经验丰富的数据分析师或数据科学家，用户可以展示他们的数据预处理、算法选择、训练和评估技能。这种方法非常适合创建可直接在组织内实施的模型，但需要高级技术实力和编程语言熟练度。