Нет сомнений в том, что машинное обучение меняет мир. Мы видим, как потребительские и бизнес-технологии развиваются, чтобы использовать преимущества машинного обучения. Большинство людей, работающих с машинным обучением, хорошо разбираются в математике и программировании, а многие даже имеют докторские степени. Хотя этот фон необходим для дальнейшего развития машинного обучения, многие из существующих алгоритмов машинного обучения теперь становятся более доступными, и даже если вы боретесь с математикой и не программируете, вы можете стать частью трансформации машинного обучения.
Как и в случае со многими технологиями, меняющими правила игры, на первых порах эту технологию разрабатывают высокоспециализированные эксперты, но со временем она становится доступной для более широкого круга людей в простой в использовании манере. Возьмем, к примеру, вычислительную технику: изначально только математики и инженеры программировали компьютеры с использованием сложных в использовании инструментов, таких как язык ассемблера и перфокарты, но со временем, по мере развития технологий, сложность была абстрагирована, и были созданы высокоуровневые удобные для пользователя инструменты. Люди с разным образованием теперь программируют компьютеры для решения задач в своей области. многие люди сейчас используют электронные таблицы для вычислений, которые на заре компьютеров потребовали кодирования. Программирование также может выполняться с помощью визуальных инструментов, таких как Zapier, для подключения различных сервисов. Машинное обучение претерпевает ту же эволюцию.
Хотя в большинстве случаев решения машинного обучения создаются с использованием кодирования, для многих проблем уже можно использовать машинное обучение без какого-либо кодирования. Многие инструменты теперь позволяют работать с данными и обучать модели машинного обучения с помощью пользовательского интерфейса перетаскивания. Два примера - Orange и Azure Machine Learning Designer. Эти инструменты упрощают использование многих алгоритмов машинного обучения, есть кривая обучения для использования этих инструментов, но она не такая крутая, как вы думаете.
Есть много возможностей использовать алгоритмы машинного обучения для получения новых данных для решения задач в различных областях. Вот где вы входите! Подумайте, что у вас хорошо получается? и к каким данным у вас есть доступ? Можете ли вы использовать машинное обучение, чтобы улучшить то, что вы делаете? Вы можете использовать свои данные и знания в предметной области с помощью инструментов без кода, чтобы преобразовать свою работу.
Узнайте больше об использовании инструментов машинного обучения без кода для преобразования вашей работы в этом 5-частном курсе по электронной почте.
