Padroneggiare il machine learning (ML) non è facile.

Per le piccole e medie imprese, ci vuole un tempo considerevole per comprendere questo ramo dell'intelligenza artificiale e ancora di più per usarlo efficacemente nella risoluzione dei problemi aziendali. La mancanza di un'infrastruttura adeguata per eseguire modelli ML, l'incapacità di scegliere l'algoritmo giusto e la scienza dei dati carenza di talenti sono alcune delle ragioni di ciò.

Cercare di superare questi ostacoli, uno per uno, potrebbe non essere un approccio conveniente per le piccole e medie imprese.

Entra in gioco piattaforme di machine learning low-code e no-code.

Rendere il machine learning accessibile

Le piattaforme di machine learning low-code e no-code consentono alle aziende di applicare il machine learning senza una conoscenza e una formazione estese nel settore. Questi strumenti danno potere ai citizen developer—individui senza formazione formale nello sviluppo software che utilizzano piattaforme no-code e low-code – per creare applicazioni di machine learning e ridurre il carico sui data scientist.

Più precisamente, consentono alle aziende più piccole di assaporare il machine learning e alle aziende più grandi di liberare i loro data scientist affinché possano lavorare su progetti più complessi.

Ad esempio, Obviously AI consente agli utenti di fare previsioni sui dati senza scrivere alcun codice, Clarifai è utile per trasformare dati non strutturati in informazioni utili, e MakeML permette agli utenti di creare modelli di rilevamento e segmentazione degli oggetti senza scrivere alcun codice.

Simile a come le piattaforme di sviluppo no-code e low-code sono utilizzate per sviluppare applicazioni software rapidamente senza codifica e con una codifica minima rispettivamente, le soluzioni di machine learning no-code e low-code aiutano a costruire e addestrare modelli ML con facilità.

È sicuro dire che gli strumenti di machine learning low-code e no-code mirano a democratizzare l'intelligenza artificiale e ridurre la barriera d'ingresso. Tali strumenti hanno già iniziato a sconvolgere lo spazio del machine learning e stanno convincendo più aziende a utilizzare l'ML.

La categoria Data Science and Machine Learning Platforms in G2 elenca tali strumenti che consentono agli utenti di costruire, distribuire e monitorare algoritmi ML. Alcune di queste piattaforme sono dotate di interfacce drag and drop destinate agli utenti principianti, mentre altre sono destinate agli utenti con competenze di codifica.

La differenza tra lo sviluppo tradizionale e quello no-code del machine learning.

Fonte: towardsdatascience.com

Le piattaforme no-code non sono generalmente abbastanza flessibili a causa delle restrizioni sulla modifica o l'accesso al codice backend. Questo significa anche che questi strumenti sono più adatti per i non programmatori che non conoscono linguaggi di programmazione come Python o R. Gli utenti possono caricare i dati pertinenti, cliccare su un paio di pulsanti, e gli strumenti costruiranno un modello. 

Ad esempio, un tale strumento può ottimizzare le operazioni per una maggiore efficienza, trovare modi per migliorare l'esperienza del cliente e ridurre il tasso di abbandono, o prezzare i prodotti nel modo giusto.

Una caratteristica chiave di queste piattaforme è la capacità di eseguire automaticamente la selezione e l'addestramento del modello di machine learning. La piattaforma selezionerebbe e impiegherebbe l'algoritmo o l'approccio che si adatta meglio a un particolare problema. Inoltre, analizza anche le prestazioni del modello nel tempo e con l'introduzione di nuovi dati, ottimizzando la sua funzione di conseguenza.

AutoML vs. strumenti AI no-code

Gli strumenti di machine learning automatizzato (AutoML) automatizzano i compiti manuali e monotoni che i data scientist devono eseguire per costruire e addestrare modelli di machine learning. La selezione e l'ingegneria delle caratteristiche, la selezione degli algoritmi e l'ottimizzazione degli iperparametri sono esempi di tali compiti.

È naturale confondere gli strumenti AutoML con le soluzioni AI no-code. Sebbene potrebbero eventualmente fondersi e diventare una singola categoria, attualmente, hanno caratteristiche diverse.

Mentre le piattaforme di machine learning no-code consentono agli utenti non tecnici di costruire modelli di machine learning, la maggior parte delle soluzioni AutoML mira a rendere i data scientist più efficienti. Forniscono anche una migliore trasparenza nell'intero pipeline di machine learning e aiutano i data scientist a perfezionare il modo in cui vengono costruiti i modelli di machine learning.

Gli strumenti di machine learning low-code aiutano a prevedere i tassi di abbandono, creare modelli semplici di riconoscimento delle immagini, ottimizzare i flussi di lavoro e creare sistemi di raccomandazione in diversi settori. Possono accelerare significativamente il processo di sviluppo del modello con modelli di progetto e dataset pronti all'uso.

Ad esempio, l'AI Builder di Microsoft consente agli utenti di creare e gestire senza sforzo modelli di machine learning per elaborare testi, prevedere risultati aziendali e analizzare il sentiment dei clienti. Viso.ai è un'altra piattaforma utile per sviluppare applicazioni di visione artificiale. Tali strumenti sono previsti per essere estremamente utili per lo sviluppo del prodotto, il marketing, il branding, il servizio clienti e altro ancora.

Le piattaforme low-code danno potere alle persone non tecniche di trovare soluzioni a problemi di basso livello senza fare affidamento sui data scientist. Oltre a ridurre la dipendenza dai data scientist, i dipendenti non tecnici hanno anche la possibilità di capire come esattamente i dati influenzano le loro decisioni.

Ad esempio, i marketer possono utilizzare tali strumenti per prevedere i tassi di abbandono o comprendere rapidamente il clima di mercato attuale. Questo permetterà loro di prendere decisioni rapide basate sui dati e rimanere aggiornati. I marketer possono anche utilizzare strumenti di automazione low-code per configurare il chatbot di un sito web con un approccio basato sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Ad esempio, lo strumento può aiutare a identificare le domande più comuni e preparare il chatbot a prendere misure proattive.

Entro il 2030, la piattaforma di sviluppo low-code è prevista per generare un fatturato di 187 miliardi di dollari. La crescita della piattaforma si basa sulla sua capacità di manipolare parte del codice, a differenza degli strumenti no-code, dando al low-code una migliore possibilità di personalizzazione secondo le esigenze aziendali.

Se gli strumenti AI no-code e low-code sono così utili, quali sono i problemi?

Sebbene gli strumenti di machine learning no-code e low-code siano utili per eliminare (o ridurre) la barriera d'ingresso dell'AI e del machine learning, presentano delle limitazioni:

Al momento della scrittura, questi strumenti non hanno la flessibilità o la manutenibilità delle applicazioni di machine learning tradizionali. Pertanto, le aziende devono avere una chiara comprensione e visione di quali problemi affrontare utilizzando questi strumenti. Se desiderano creare una prova di concetto (POC), allora gli strumenti no-code sono ideali. Ma se aspirano a sviluppare soluzioni scalabili, allora l'approccio tradizionale al machine learning sarebbe una via migliore da seguire.

Requisito minimo: conoscenza delle piattaforme di machine learning no-code

In G2, crediamo che tra qualche anno, la conoscenza delle piattaforme di machine learning no-code sarà considerata un requisito minimo per la maggior parte dei lavori. Questo sarà particolarmente vero per i product manager e i ruoli lavorativi che devono gestire i dati quotidianamente.

Ci aspettiamo anche di vedere molti di questi strumenti evolversi per diventare basati sull'industria. Ad esempio, potrebbe esserci una piattaforma AI no-code per risolvere problemi legati al marketing o uno strumento per risolvere qualsiasi problema nell'industria manifatturiera.

Attualmente, le piattaforme di machine learning no-code e low-code sono ampiamente utilizzate per creare POC rapidi. Questo aiuta a dare potere agli individui in ruoli non tecnici di mostrare le loro idee ai data scientist e valutare se sono fattibili. E se ti stai chiedendo se questi strumenti sostituiranno i data scientist, la risposta è un grande "no". Proprio come qualsiasi altra tecnologia correlata all'AI, le piattaforme di machine learning no-code sono destinate a prendere il sopravvento sui compiti monotoni e aiutare gli individui a saltare alcuni passaggi.

La domanda migliore sarebbe, "Quanto del lavoro di un data scientist potrebbe essere automatizzato utilizzando una piattaforma di machine learning no-code?"