Apa itu Machine Learning Tanpa Kode?

Platform machine learning (ML) tanpa kode menggunakan platform seret dan lepas visual untuk secara otomatis membangun model machine learning dan menghasilkan prediksi tanpa menulis satu pun baris kode. Platform ini mengotomatiskan proses pengumpulan data, pembersihan data, pemilihan model, pelatihan model, dan deployment model.

ML tanpa kode mendemokratisasi machine learning. ML tanpa kode memungkinkan analis bisnis yang tidak memiliki pengetahuan ML atau pengalaman pemrograman untuk membangun model machine learning dan menghasilkan prediksi guna memecahkan masalah langsung, seperti memprediksi kapan pelanggan churn atau kapan pesanan akan dikirimkan. 

ML Tanpa Kode Versus ML Tradisional

Dengan ML tradisional, ilmuwan data yang terampil menggunakan bahasa pemrograman, seperti Python, untuk membangun model ML. Ilmuwan data harus mengimpor set data dan menyiapkan data untuk ML menggunakan teknik pembersihan data dan rekayasa fitur secara manual dan otomatis. Ilmuwan data harus memilih sebagian data yang akan digunakan untuk melatih dan menyempurnakan model mereka sebelum melakukan deployment ke dalam produksi. 

Sebaliknya, platform tanpa kode menggabungkan kemampuan pemrograman ML mutakhir dengan alat yang mudah digunakan, yang memungkinkan pengguna bisnis membangun model ML.

Pemodelan ML tanpa kode berbeda dari AutoML. AutoML adalah teknik yang digunakan untuk merampingkan proses ML konvensional. AutoML biasanya mengotomatiskan persiapan data dan menggunakan proses otomatis untuk mengidentifikasi algoritme yang sesuai. Perbedaan utama antara AutoML dan ML tanpa kode adalah bahwa AutoML memerlukan keterampilan dan pengetahuan ilmuwan data, sedangkan ML tanpa kode tidak memerlukannya.