【51CTO.com快譯】

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低代碼平臺(tái)提高了開發(fā)應(yīng)用程序、集成和數(shù)據(jù)可視化的速度和質(zhì)量。低代碼平臺(tái)不是在代碼中構(gòu)建表單和工作流，而是提供拖放界面來設(shè)計(jì) Web 和移動(dòng)應(yīng)用程序中使用的屏幕、工作流和數(shù)據(jù)可視化。低代碼集成工具支持?jǐn)?shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、API 編排以及與常見 SaaS 平臺(tái)的連接。如果正在設(shè)計(jì)儀表板和報(bào)告，則有許多低代碼選項(xiàng)可用于連接數(shù)據(jù)源和創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化。

如果需要用代碼完成，那么可能會(huì)有一種低代碼或無代碼技術(shù)可以幫助加快開發(fā)過程并簡化正在進(jìn)行的維護(hù)。當(dāng)然，必須評(píng)估平臺(tái)是否能夠滿足功能要求、成本、合規(guī)性和其他因素，但低代碼平臺(tái)提供的選項(xiàng)處于自行構(gòu)建或購買軟件即服務(wù)（SaaS）解決方案之間的灰色地帶。

低代碼選項(xiàng)是否只是為了更好更快地開發(fā)應(yīng)用程序、集成和可視化？使用更高級(jí)或新興功能加速和簡化的低代碼平臺(tái)會(huì)怎么樣呢？

下面就詳細(xì)的講解低代碼和無代碼平臺(tái)使技術(shù)團(tuán)隊(duì)能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)能力進(jìn)行測試。

平臺(tái)針對不同的開發(fā)角色

對于數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，通過低代碼功能，使用支持比 Python 編碼更快、更容易的模型操作的新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，是不是變得讓人期待？或者對于數(shù)據(jù)工程師，專注于數(shù)據(jù)操作，希望在發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證新數(shù)據(jù)源的同時(shí)將數(shù)據(jù)連接到機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

數(shù)據(jù)科學(xué)和模型操作平臺(tái)，如Alteryx，Dataiku，DataRobot，H20.ai，KNIME，RapidMiner，SageMaker，SAS等，旨在簡化和加速數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他數(shù)據(jù)專業(yè)人員的工作。它們具有全面的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，但對具有數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程技能的專業(yè)人員來說更容易使用。

以下是 KNIME 首席數(shù)據(jù)科學(xué)家兼布道負(fù)責(zé)人 Rosaria Silipo 博士關(guān)于低代碼機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 平臺(tái)的內(nèi)容。“AI低代碼平臺(tái)是傳統(tǒng)AI腳本平臺(tái)的有效替代方案。通過消除編碼障礙，低代碼解決方案減少了工具所需的學(xué)習(xí)時(shí)間，并留出更多時(shí)間用于試驗(yàn)新想法、范例、策略、優(yōu)化和數(shù)據(jù)。”

有多種平臺(tái)選項(xiàng)，特別是對于希望在應(yīng)用程序和集成中利用機(jī)器學(xué)習(xí)功能的軟件開發(fā)人員：

•  公共云工具，如GCP AutoML和Azure機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)器，可幫助開發(fā)人員訪問機(jī)器學(xué)習(xí)功能。
•  低代碼開發(fā)平臺(tái)，如谷歌的AppSheet、微軟的Power Automation的AI Builder和OutSystems的ML Builder，公開了機(jī)器學(xué)習(xí)功能。
•  PyCaret等低代碼學(xué)習(xí)庫的目標(biāo)是數(shù)據(jù)科學(xué)家、公民數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員，以幫助加速學(xué)習(xí)和在開源工具包上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。

這些低代碼示例針對具有編碼技能的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家，幫助他們加速不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的試驗(yàn)。MLops 平臺(tái)的目標(biāo)是開發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和操作工程師。MLops平臺(tái)有效地支持機(jī)器學(xué)習(xí)的devops，旨在簡化管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)設(shè)施、部署和ops管理。

分析師的無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)

一組新興的無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)面向業(yè)務(wù)分析師。這些平臺(tái)使上傳或連接到云數(shù)據(jù)源和試驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法變得容易。

我與 Noogata 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Assaf Egozi討論了為什么即使對于擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的大型企業(yè)，面向業(yè)務(wù)分析師的無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)也能改變游戲規(guī)則。他告訴我，“組織內(nèi)的大多數(shù)數(shù)據(jù)消費(fèi)者根本不具備從頭開發(fā)算法甚至有效應(yīng)用 autoML 工具所需的技能——我們不應(yīng)該期望他們這樣做。相反，我們應(yīng)該為這些數(shù)據(jù)消費(fèi)者——公民數(shù)據(jù)分析師——提供一種簡單的方法，將高級(jí)分析集成到他們的業(yè)務(wù)流程中。”

Monitaur 的CTO 兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Andrew Clark表示同意。“讓機(jī)器學(xué)習(xí)對企業(yè)更容易理解是令人興奮的。沒有足夠的訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)家或工程師在模型產(chǎn)品化方面具有專業(yè)知識(shí)來滿足業(yè)務(wù)需求。低代碼平臺(tái)提供了一座橋梁。”

雖然低代碼使機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)民主化并加速，但它仍然需要嚴(yán)格的實(shí)踐，與數(shù)據(jù)治理政策保持一致，并對偏見進(jìn)行審查。Clark補(bǔ)充道，“公司必須將低代碼視為從AI/ML中獲益的工具?？紤]到為業(yè)務(wù)做出可信決策所需的業(yè)務(wù)可見性、控制和模型管理，他們不應(yīng)走捷徑。”

軟件開發(fā)人員的低代碼能力

現(xiàn)在讓我們關(guān)注為軟件開發(fā)人員提供機(jī)器學(xué)習(xí)功能的低代碼平臺(tái)。這些平臺(tái)根據(jù)它們的編程模型和它們公開的低代碼功能的類型來選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

• Appian 提供與多個(gè)Google API 的集成，包括 GCP Native Language、GCP Translation、GCP Vision 和Azure Language Understanding (LUIS)。
• Creatio是一個(gè)用于流程管理和客戶關(guān)系管理 (CRM) 的低代碼平臺(tái)，具有多種機(jī)器學(xué)習(xí)功能，包括電子郵件文本挖掘和潛在客戶、機(jī)會(huì)和客戶的通用評(píng)分模型。
• Google AppSheet支持多種文本處理功能，包括智能搜索、內(nèi)容分類和情感分析，同時(shí)還提供趨勢預(yù)測。集成數(shù)據(jù)源（例如 Google 表格）后，您可以開始試驗(yàn)不同的模型。
• Mendix 市場擁有連接 Azure Face API 和 Amazon Rekognition 的機(jī)器學(xué)習(xí)連接器。
• Microsoft Power Automate AI Builder具有與處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相關(guān)的功能，例如讀取名片以及處理發(fā)票和收據(jù)。他們使用了幾種算法，包括關(guān)鍵階段提取、類別分類和實(shí)體提取。
• OutSystems ML Builder具有多種在開發(fā)最終用戶應(yīng)用程序時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)的功能，例如文本分類、屬性預(yù)測、異常檢測和圖像分類。
• Thinkwise AutoML專為分類和回歸機(jī)器學(xué)習(xí)問題而設(shè)計(jì)，可用于預(yù)定流程。
• Vantiq是一個(gè)低代碼、事件驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)平臺(tái)，可以驅(qū)動(dòng)實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，例如工廠工人的 AI 監(jiān)控和人機(jī)界面的實(shí)時(shí)翻譯。

這不是一個(gè)全面的清單。一份低代碼和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)列表還命名為Create ML、MakeML、MonkeyLearn Studio、顯然是 AI、Teachable Machine和其他選項(xiàng)。另外，看看 2021 年的無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。隨著越來越多的低代碼平臺(tái)開發(fā)或合作開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)功能，這種可能性越來越大。

何時(shí)在低代碼平臺(tái)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)功能

低代碼平臺(tái)將繼續(xù)區(qū)分其功能集，因此我預(yù)計(jì)更多平臺(tái)將添加它們啟用的用戶體驗(yàn)所需的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。這意味著需要更多的文本和圖像處理來支持工作流、投資組合管理平臺(tái)的趨勢分析以及 CRM 和營銷工作流的集群。

但是當(dāng)涉及到大規(guī)模監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和模型操作時(shí)，更可能需要使用和集成專門的數(shù)據(jù)科學(xué)和模型操作平臺(tái)。更多低代碼技術(shù)供應(yīng)商可能會(huì)合作支持集成或提供入口，以在 AWS、Azure、GCP 和其他公共云上啟用機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

繼續(xù)重要的是低代碼技術(shù)使開發(fā)人員更容易創(chuàng)建和支持應(yīng)用程序、集成和可視化?，F(xiàn)在，提高標(biāo)準(zhǔn)并期待更多智能自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)能力，無論是低代碼平臺(tái)投資于自己的 AI 能力還是提供與第三方數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的集成。

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