无代码机器学习与传统机器学习的全面解析与对比 - 人工智能新趋势

在2024年，几乎你所见的一切都已自动化或即将实现自动化，这使得向你介绍“无代码机器学习（No Code ML）”变得尤为重要。从发送电子邮件到备份文件，从安排社交媒体帖子到发送邮件提醒，机器已经彻底改变了人类对“工作”的认知。这一范式转变主要归功于机器学习（ML）和人工智能（AI），它们对我们生活的影响正在不断扩大。

无代码机器学习的崛起

当这些技术——ML和AI——开始崭露头角时，人们很快意识到，尽管它们具有改变各种业务的巨大潜力，但对于非技术人员来说，它们将是一个极具挑战性的领域。为了扩展这些技术的适用性，使那些无法进行技术开发的人也能使用，无代码或低代码机器学习应运而生。经过几十年的发展，ML不再仅限于技术专家，无代码ML的出现标志着DIY ML部署的开始，目标是让每个机器学习任务都能在没有复杂编码的情况下完成。

无代码机器学习的定义与工具

无代码/低代码机器学习是一种无需编写代码即可使用机器学习模型的替代途径。有许多工具和平台，如Google AutoML、Microsoft Lobe、Data Robot等，允许你轻松构建ML模型。你只需上传数据，选择模型类型，平台就会完成其余的工作。

无代码机器学习工具示例

1. Google AutoML：这个来自谷歌的无代码平台允许没有或仅有少量机器学习经验的用户训练高质量的机器学习模型，以满足其业务需求。
2. RunwayML：RunwayML是一个平台，使创作者能够使用机器学习能力处理从文本到音频再到视频的媒体类型，而无需编程语言知识。
3. CreateML：如果你对iOS开发感兴趣，苹果的CreateML是最好的无代码ML平台之一。它作为一个独立的macOS程序，带有预训练模板，可以处理图像、视频、表格数据和文字输入。
4. Data Robot：Data Robot是一个知名的端到端AI和机器学习平台，促进快速且用户友好的可靠预测模型的实施。

无代码机器学习的优势与局限

优势

1. 快速部署：无代码机器学习平台大大简化了从开发到生产的模型部署过程。
2. 无需编码技能：对于没有技术背景的业务专业人员来说，无代码解决方案是一个游戏规则改变者。
3. 机器学习的民主化：当创建定制业务应用程序的责任扩展到IT人员以外的人员时，如业务分析师、营销专家等，它加速了业务并增加了参与解决方案的人数。
4. 成本效益：无需自动化开发过程，你将需要雇佣技术专家、软件工程师和数据科学家。然而，通过无代码AI或ML，非开发人员可以轻松构建和部署模型，节省大量时间和资源。

局限

1. 有限的定制选项：无代码AI平台基于预构建的模板运行，提供有限的定制选项。
2. 应用范围有限：无代码应用程序通常具有有限的UI和设计选项，使其简单并吸引更多用户关注。
3. 缺乏透明度：人工智能和自动化机器学习主要是非确定性的，因为它们不断演变、更新和修订。用户或开发人员使用预构建模型时，并不完全了解模型是如何设计的，以及它是否适合他们的需求。

传统机器学习的定义与工具

传统机器学习指的是基于编码的算法，使机器学习的旧式方法。在这种方法中，程序员或开发人员通过编码设计适合特定问题的算法和逻辑。然后，将此逻辑应用于输入数据以生成所需的输出。重复使用此逻辑使其成为传统的机器学习模型。

传统机器学习的优势与局限

优势

1. 高度定制化：传统机器学习工具或平台提供内置模板和模型，使实时基础工作更容易。
2. 更强大的算法：传统机器学习应用程序和算法通常与现代深度学习算法在准确性、速度、效率等方面进行比较。
3. 处理复杂问题的能力：尽管无代码ML与传统机器学习的辩论一直在进行，但后者被赋予了处理复杂问题的能力。

局限

1. 高成本：开发传统机器学习模型的成本很高，因为你需要一个技术专家团队、数据科学家和ML专业人员。
2. 耗时：传统机器学习比无代码或低代码替代方案耗时得多。
3. 需要高技能专业人员：要传统地利用机器学习，你需要一个高技能专业团队，他们能够编码、训练和处理大量数据。

无代码ML与传统机器学习：哪种方法适合你的业务？

现在你已经熟悉了利用机器学习的两种途径：传统和无代码，自然会考虑哪种方法适合你的业务。以下是一些在选择无代码和传统机器学习之间考虑的因素：

1. 业务需求和目标：想要为标准用例创建项目和应用程序的企业可以选择无代码/低代码机器学习，因为它提供预构建的通用模型。
2. 可用资源：可用资源的数量也决定了方法。如果你有足够的资源，即时间、预算、专家等，你应该可以接受传统方法。
3. 技术水平：传统机器学习需要更多的技术专长和专业人员，涉及更广泛的编码和配置。
4. 时间限制：如果你没有时间限制，并且具备所有必要条件，你可以很好地使用传统机器学习技术。

无代码机器学习的应用案例

无代码机器学习工具和平台在某些应用案例中广泛需求，如客户细分、情感分析和图像识别。

1. 客户细分：无代码机器学习是预测分析的优秀方法，许多公司利用其潜力将客户分成不同的群体。
2. 情感分析：许多应用程序和社交网络平台如Twitter进行客户情感分析，以分析推文/文本背后的情绪和上下文。
3. 图像识别：无代码机器学习最适用于回答紧急问题，因此该方法广泛应用于图像识别。

传统机器学习的应用案例

尽管有无代码或低代码平台的可用性，传统机器学习在某些应用案例中仍然广泛使用。

1. 欺诈检测：欺诈检测，顾名思义，是关于识别差异的。
2. 预测性维护：传统机器学习是预测性维护的更好方法，因为不同业务需要不同类型的后者。
3. 自然语言处理：尽管无代码ML对某些NLP任务有帮助，但更具挑战性的NLP需求需要使用传统机器学习方法。

结论

到目前为止，你已经阅读了关于传统机器学习及其现代替代品无代码ML的内容。这两种方法都是为了在你的业务运营和客户体验中利用机器学习，并且各有优缺点。选择它们最终取决于业务的具体需求和能力。无代码工具用户友好，适用于更广泛的用户，但它们可能无法提供传统机器学习的定制和优化水平。尽管传统机器学习需要专业知识和资源，但它可以为复杂问题提供更复杂和个性化的解决方案。在快速变化的技术环境中，保持最新技术和趋势至关重要，以继续领先于他人。