5 herramientas de aprendizaje automático para personas que no conocen la programación

 

Con el reciente auge del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, muchos jóvenes están comenzando a programar con la más mínima idea sobre la codificación. La buena noticia es que hay una manera de convertirse en un experto en aprendizaje automático, independientemente de las habilidades de programación. Algunas herramientas proporcionan una interfaz gráfica de usuario (GUI) simple y fácil de usar para crear modelos de aprendizaje automático de alta calidad para cualquier persona con un conocimiento mínimo de algoritmos. Vamos a presentar cinco herramientas de este tipo en esta publicación para personas que no saben programar.

RapidMiner

RapidMiner (RM), lanzado por primera vez como un software independiente de código abierto llamado Rapid-I en 2006, cubre todo el ciclo de vida del modelado de predicciones, desde la preparación de datos hasta la construcción del modelo y finalmente la validación y el despliegue. RapidMiner proporciona a un científico sin datos con total transparencia y gobernanza para las técnicas de aprendizaje automático. Esta plataforma ofrece una GUI activa, minería de datos y aprendizaje automático. El usuario puede compartir y reutilizar modelos predictivos, automatizar procesos y usar modelos en producción usando el Servidor RapidMiner.

DataRobot

DataRobot (DR) ha sido construido por Jeremy Achin, Thoman DeGodoy y Owen Zhor en una plataforma de aprendizaje automático altamente automatizada. Permite a los usuarios crear modelos predictivos de alta precisión con total transparencia de forma rápida y sencilla. Las habilidades de codificación y aprendizaje automático en esta plataforma son opcionales, pero solo la información es esencial. Automatiza casi el 80% de las tareas de científicos de datos con experiencia. DataRobot detecta el mejor procesamiento de datos y conjunto de características automáticamente. Incluso los hiperparámetros se seleccionan automáticamente en función de la puntuación y la métrica de error para la validación.

BigML

BigML proporciona una excelente GUI que lleva al usuario a través de un proceso paso a paso, comenzando con fuentes, conjuntos de datos, modelos y terminando con predicciones, conjuntos y evaluaciones. Los algoritmos de BigML hacen que la resolución de problemas de aprendizaje automático, tales como clasificación, regresión, combinación, agrupamiento y descubrimiento, sea extremadamente fácil. Este servicio de educación de máquina basado en la nube altamente escalable se puede usar sin problemas para la integración, así como para la toma de decisiones basada en datos de aplicaciones. BigML introdujo recientemente una nueva característica conocida como organizaciones para garantizar que las empresas adopten el aprendizaje automático en toda su estructura corporativa.

Google Cloud AutoML

Cloud AutoML es parte de las ofertas de la suite de Aprendizaje automático de Google que permite a las personas con experiencia limitada en ML crear modelos de alta calidad. Construido sobre algoritmos de aprendizaje automático, como la transferencia de aprendizaje y la tecnología de búsqueda para la arquitectura neuronal, tiene una interfaz de arrastrar y soltar. Permite a los usuarios cargar imágenes, entrenar el modelo y luego implementar esos modelos directamente en Google Cloud. La suite incluye AutoML Vision derivando ideas de imágenes, AutoML Natural Language ayuda a obtener información del texto, AutoML Translation detectando y traduciendo entre diferentes idiomas.

IA sin conductor

La IA sin conductor, la plataforma automatizada de aprendizaje automático de H2O.ai, no requiere que un científico de datos proporcione visualización de datos única y avanzada, ingeniería de características, interpretabilidad del modelo y funcionalidad de implementación de baja latencia. Esta plataforma toma un conjunto de datos sin procesar y visualiza patrones de exploración de datos interesantes automáticamente. Para aumentar la precisión, aplica la ingeniería automática de características. Tt ajusta automáticamente los parámetros del modelo y el modelo que produce los mejores resultados se proporciona al usuario. También tiene excelentes características durante el proceso de capacitación para interpretar el modelo junto con un panel para rangos de importancia de características en tiempo real.

 

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