Demokratisierung von KI mit Low-Code- und No-Code-Maschinenlernplattformen

Das Beherrschen von maschinellem Lernen (ML) ist nicht einfach. Für kleine und mittelständische Unternehmen dauert es beträchtliche Zeit, diesen Zweig der künstlichen Intelligenz zu verstehen und noch mehr, um ihn effektiv zur Lösung von Geschäftsproblemen einzusetzen. Mangelnde geeignete Infrastruktur zur Ausführung von ML-Modellen, die Unfähigkeit, den richtigen Algorithmus auszuwählen, und der Mangel an Talenten im Bereich Data Science sind einige der Gründe dafür. Der Versuch, diese Hindernisse nacheinander zu überwinden, ist möglicherweise kein kosteneffektiver Ansatz für kleine und mittelständische Unternehmen. Hier kommen Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen ins Spiel. Maschinelles Lernen zugänglich machen Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen ermöglichen es Unternehmen, maschinelles Lernen anzuwenden, ohne umfangreiche Kenntnisse und Schulungen in diesem Bereich zu haben. Diese Tools befähigen Citizen Developer – Personen ohne formale Ausbildung in Softwareentwicklung, die No-Code- und Low-Code-Plattformen nutzen – maschinelle Lernanwendungen zu erstellen und die Belastung der Data Scientists zu reduzieren. Genauer gesagt ermöglichen sie es kleineren Unternehmen, maschinelles Lernen zu probieren, und größeren Unternehmen, ihre Data Scientists freizustellen, damit sie an komplexeren Projekten arbeiten können. Beispielsweise ermöglicht es Obviously AI den Nutzern, Datenvorhersagen zu treffen, ohne Code zu schreiben, Clarifai ist nützlich, um unstrukturierte Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, und MakeML ermöglicht es den Nutzern, Objekterkennungs- und Segmentierungsmodelle zu erstellen, ohne Code zu schreiben. Ähnlich wie No-Code-Entwicklungsplattformen und Low-Code-Entwicklungsplattformen verwendet werden, um Softwareanwendungen schnell ohne oder mit minimalem Codieren zu entwickeln, helfen No-Code- und Low-Code-Lösungen für maschinelles Lernen, ML-Modelle einfach zu erstellen und zu trainieren. Es ist sicher zu sagen, dass Low-Code- und No-Code-Tools für maschinelles Lernen darauf abzielen, künstliche Intelligenz zu demokratisieren und die Eintrittsbarriere zu senken. Solche Tools haben bereits begonnen, den Bereich des maschinellen Lernens zu verändern und mehr Unternehmen davon zu überzeugen, ML zu nutzen. Die Kategorie Data Science und Machine Learning Platforms auf G2 listet solche Tools auf, die es den Nutzern ermöglichen, ML-Algorithmen zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen. Einige dieser Plattformen verfügen über Drag-and-Drop-Oberflächen für unerfahrene Nutzer, während andere für Nutzer mit Programmierkenntnissen gedacht sind. Was sind No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen? No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen befähigen Unternehmen, die Kraft des maschinellen Lernens durch einfache, Drag-and-Drop-Grafikoberflächen zu nutzen. Sie ermöglichen es Nutzern ohne Programmierkenntnisse, maschinelle Lernanwendungen zu erstellen. Der Unterschied zwischen traditioneller und No-Code-Entwicklung im maschinellen Lernen. Quelle: towardsdatascience.com No-Code-Plattformen sind in der Regel nicht flexibel genug aufgrund von Einschränkungen bei der Modifikation oder dem Zugriff auf den Backend-Code. Das bedeutet auch, dass diese Tools eher für Nicht-Programmierer geeignet sind, die keine Programmiersprachen wie Python oder R kennen. Nutzer können die relevanten Daten hochladen, auf ein paar Schaltflächen klicken, und die Tools erstellen ein Modell. Beispielsweise kann ein solches Tool die Abläufe für eine bessere Effizienz optimieren, Wege finden, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Abwanderungsrate zu senken oder Produkte richtig zu bepreisen. Ein Hauptmerkmal dieser Plattformen ist die Fähigkeit, automatisch die Auswahl und das Training von maschinellen Lernmodellen durchzuführen. Die Plattform würde den Algorithmus oder Ansatz auswählen und anwenden, der am besten zu einem bestimmten Problem passt. Darüber hinaus analysiert sie auch die Modellleistung im Laufe der Zeit und mit der Einführung neuer Daten und optimiert ihre Funktion entsprechend. AutoML vs. No-Code-AI-Tools Automatisierte maschinelle Lern- (AutoML) Tools automatisieren die manuellen und monotonen Aufgaben, die Data Scientists ausführen müssen, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu trainieren. Merkmalsauswahl und -engineering, Algorithmusauswahl und Hyperparameter-Optimierung sind Beispiele für solche Aufgaben. Es ist natürlich, AutoML-Tools mit No-Code-AI-Lösungen zu verwechseln. Obwohl sie sich möglicherweise irgendwann zu einer einzigen Kategorie zusammenschließen, haben sie derzeit unterschiedliche Merkmale. Während No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen es nicht-technischen Nutzern ermöglichen, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, zielen die meisten AutoML-Lösungen darauf ab, Data Scientists effizienter zu machen. Sie bieten auch eine bessere Transparenz im gesamten maschinellen Lernprozess und helfen Data Scientists, die Erstellung von maschinellen Lernmodellen zu verfeinern. Was sind Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen? Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen ähneln ihren No-Code-Pendants, aber sie ermöglichen es den Nutzern, ein paar Zeilen Code zu schreiben oder zu manipulieren. Der Prozentsatz des bearbeitbaren Codes hängt vom Tool ab. Ähnlich wie No-Code-Plattformen sind Low-Code-Tools für maschinelles Lernen hilfreich für Unternehmen, denen Fachleute mit KI-Spezialisierung fehlen. Low-Code-Tools für maschinelles Lernen helfen, Abwanderungsraten vorherzusagen, einfache Bildverkennungsmodelle zu erstellen, Arbeitsabläufe zu optimieren und Empfehlungssysteme in verschiedenen Branchen zu erstellen. Sie können den Modellentwicklungsprozess erheblich beschleunigen, indem sie Projektschablonen und vorgefertigte Datensätze bereitstellen. Beispielsweise ermöglicht es Microsofts AI Builder den Nutzern, maschinelle Lernmodelle mühelos zu erstellen und zu verwalten, um Texte zu verarbeiten, Geschäftsergebnisse vorherzusagen und die Kundenzufriedenheit zu analysieren. Viso.ai ist eine weitere Plattform, die nützlich ist, um Anwendungen für Computer Vision zu entwickeln. Solche Tools werden voraussichtlich äußerst hilfreich für die Produktentwicklung, das Marketing, das Branding, den Kundenservice und mehr sein. Low-Code-Plattformen befähigen nicht-technische Personen, Lösungen für einfache Probleme zu finden, ohne auf Data Scientists angewiesen zu sein. Neben der Reduzierung der Abhängigkeit von Data Scientists erhalten nicht-technische Mitarbeiter auch die Möglichkeit, zu verstehen, wie genau Daten ihre Entscheidungen beeinflussen. Beispielsweise können Marketer solche Tools verwenden, um Abwanderungsraten vorherzusagen oder schnell das aktuelle Marktklima zu verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, schnelle Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und auf dem Laufenden zu bleiben. Marketer können auch Low-Code-Automatisierungstools verwenden, um den Chatbot einer Website mit einem auf natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) basierenden Ansatz zu konfigurieren. Beispielsweise kann das Tool helfen, häufig gestellte Fragen zu identifizieren und den Chatbot dazu zu bringen, proaktive Schritte zu unternehmen. Bis 2030 wird erwartet, dass die Low-Code-Entwicklungsplattform einen Umsatz von 187 Milliarden Dollar generiert. Das Wachstum der Plattform beruht auf ihrer Fähigkeit, einen Teil des Codes zu manipulieren, im Gegensatz zu No-Code-Tools, was Low-Code eine bessere Anpassungsmöglichkeit gemäß den Geschäftsanforderungen gibt. Wenn No-Code- und Low-Code-AI-Tools so nützlich sind, welche Probleme gibt es dann? Obwohl No-Code- und Low-Code-Tools für maschinelles Lernen hilfreich sind, um die Eintrittsbarriere für KI und maschinelles Lernen zu beseitigen (oder zu reduzieren), haben sie ihre Einschränkungen: Lock-in-Strategie: Der Nutzer ist vollständig von einem Softwareanbieter abhängig, sodass er nicht ohne erhebliche Wechselkosten zu einem anderen Anbieter wechseln kann. Einschränkungen bei der Personalisierung: Einige No-Code- und Low-Code-Lösungen für maschinelles Lernen erlauben es den Nutzern möglicherweise nicht, bestimmte Parameter anzupassen. Datenmanagement: Selbst bei der Verwendung von No-Code-Lösungen müssen Unternehmen möglicherweise auf die Expertise von Data Scientists und Dateningenieuren für Datenverarbeitungsaufgaben zurückgreifen. Skalierbarkeit: Derzeit ist es unmöglich, eine skalierbare Lösung mit einer No-Code-Plattform für maschinelles Lernen zu erstellen, die ein komplexes Problem löst. Zum Zeitpunkt des Schreibens haben diese Tools nicht die Flexibilität oder Wartungsfähigkeit traditioneller Anwendungen für maschinelles Lernen. Daher müssen Unternehmen ein klares Verständnis und eine Vision davon haben, welche Probleme sie mit diesen Tools angehen wollen. Wenn sie ein Proof of Concept (POC) erstellen möchten, sind No-Code-Tools ideal. Wenn sie jedoch skalierbare Lösungen entwickeln möchten, wäre der traditionelle Ansatz des maschinellen Lernens der bessere Weg. Mindestanforderung: Kenntnisse über No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen Bei G2 glauben wir, dass in ein paar Jahren das Wissen über No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen als Mindestanforderung für die meisten Jobs angesehen wird. Dies wird insbesondere für Produktmanager und Jobrollen gelten, die täglich mit Daten zu tun haben. Wir erwarten auch, dass sich viele dieser Tools zu branchenspezifischen Lösungen entwickeln werden. Beispielsweise könnte es eine No-Code-AI-Plattform geben, um marketingbezogene Probleme zu lösen, oder ein Tool, um Probleme in der Fertigungsindustrie zu lösen. Derzeit werden No-Code- und Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen häufig verwendet, um schnelle POCs zu erstellen. Dies hilft, Personen in nicht-technischen Rollen zu befähigen, ihre Ideen Data Scientists zu präsentieren und zu bewerten, ob sie machbar sind. Und wenn Sie sich fragen, ob diese Tools Data Scientists ersetzen werden, lautet die Antwort ein klares „Nein“. Wie jede andere KI-bezogene Technologie sollen No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen monotone Aufgaben übernehmen und es den Nutzern ermöglichen, ein paar Schritte zu überspringen. Die bessere Frage wäre: „Wie viel von der Arbeit eines Data Scientists könnte mit einer No-Code-Plattform für maschinelles Lernen automatisiert werden?“