Спонсорский материал

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Библиотека программиста

Пишу, перевожу и иллюстрирую тексты на proglib. Написал 120 материалов. Увлекаюсь Python, вебом и Data Science, но интересны и другие области разработки. Открыт к диалогу – ссылки на все соцсети, проекты и мессенджеры здесь: https://matyushkin.github.io/links/ Для отправки опечаток на десктопе выделите текст и нажмите [Ctrl]+[Enter]. Если понравился стиль изложения, на GitHub упорядоченный список публикаций и курсов: https://github.com/matyushkin/lessons
Было бы здорово, если бы модель машинного обучения можно было просто перетащить иконкой в проект, drag-and-drop. Стоп… но ведь такое уже есть! Рассказываем о восьми сервисах автоматизации задач Data Science.
🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Искусственный интеллект (ИИ) уже давно не только забава. С помощью ИИ создают новые лекарства и материалы, детектируют и классифицируют объекты на фотографиях, распознают скрытые паттерны в массивах данных и оптимизирует процессы финансового управления.

Однако залогом успешного результата применения ИИ является квалифицированное обучение моделей машинного обучения. Соответствующая потребность в аналитиках данных привела к стремительному росту стоимости их работы. Но далеко не каждый проект может позволить себе дата-сайентиста, а тем более – команду специалистов.

Как следствие, развитие получили средства ИИ, не требующие познаний в Data Science – NoCode-платформы. В таких системах ключевые этапы обработки данных визуализированы и «упакованы» во встраиваемые готовые решения. Никаких сложных математических моделей и многострочного кода.

За счет NoCode-платформ компании могут создавать и использовать собственные наборы данных, обучать и развертывать модели с минимальными познаниями в программировании или даже вовсе без них. Это отличный вариант и для продвинутых разработчиков – во всякой области есть своя специфика, а для изучения Data Science нужно немало времени. Например, мобильные разработчики могут использовать NoCode-системы, чтобы внедрить технологии машинного обучения в приложения. Понимая специфику использования программ на смартфонах, они лучше осознают, как построить обучение и использовать такие алгоритмы.

Далее мы рассмотрим несколько примеров NoCode-инструментов машинного обучения, доступных уже сейчас. Некоторые из них бесплатны, другие взимают плату при выходе за бесплатный лимит пробной версии. Но все они позволяют лучше понять возможности Data Science и попробовать эти технологии на практике в повседневных задачах.

Материал подготовлен при поддержке онлайн-школы SkillFactory – экспертов по образованию в IT и Data Science. В школе ведется набор на курс «Data Science с нуля». Студенты получат необходимые для освоения профессии знания, а также консультации специалистов карьерного центра по составлению резюме, поиску вакансий и прохождению собеседований.

1. Apple: Create ML

Одним из свежих коммерческих внедрений NoCode-идей стал инструмент CreateML, поставляемый в числе Developer Tools для среды разработки Xcode (начиная с 11-й версии). Есть набор предобученных шаблонизированных моделей, достаточно лишь выбрать тип модели и передать в требуемом формате данные для обучения и теста: таблицы, текст, изображения, звук или видео.

В соответствии с перечисленными видами данных можно создать классификатор изображений, модель переноса стиля, обработчик текста, систему рекомендаций и т. д. Для ограничения времени обучения задается число итераций или требуемое значение показателя метрики.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

В результате работы CreateML будет создана CoreML-модель, которую можно развертывать в собственных приложениях. CoreML-модели оптимизированы для работы на устройствах Apple с учетом объема памяти и энергопотребления.

2. Google: AutoML

Cloud AutoML от Google умеет примерно то же самое, что CreateML от Apple, но все делает в облаке. Есть и аналогичное категориальное разделение: инструмент позволяет проводить классификацию изображений, обработку естественного языка, перевод текстов, обработку табличных данных, изображений и видео. Облачный AutoML устраняет не только необходимость знания алгоритмов машинного обучения, но и проблемы с хранением информации.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Обученные модели можно экспортировать в форматы .pb, TensorFlow Lite (.tflite), CoreML (то есть формат Apple) и др.

3. Сегментация изображений: MakeML

MakeML – NoCode-инструмент создания моделей детектирования и сегментации изображений, аннотации объектов, управления соответствующими наборами данных.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

На платформе есть хранилище датасетов, в том числе бесплатные наборы данных для задач компьютерного зрения и обучения нейронных сетей. Там же имеется множество туториалов для разработчиков, еще не сталкивавшихся с машинным обучением.

Кстати, если хочется изучить эти вопросы детальнее, то освоить соответствующие нейросетевые алгоритмы и создать собственный проект по компьютерному зрению, можно на 3-м и 4-м семестрах курса Data Science от SkillFactory. Там же присутствует и соответствующий кейс по распознаванию объектов на фотографиях с помощью алгоритмов глубокого обучения. Такую модель можно связать с сервером и обернуть в телеграм-бота.

4. Мобильные приложения: Fritz AI

Fritz AI – платформа машинного обучения, нацеленная на преодоление разрыва между разработчиками мобильных приложений и аналитиками данных. Разработчики iOS и Android смогут быстро обучить и развернуть модель или даже использовать уже обученный SDK с поддержкой анализа изображений.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Есть инструменты аннотации и синтетические данные для создания собственных датасетов. Платформа предоставляет решения для дообучения моделей, аналитики, простого развертывания и защиты информации от злоумышленников.

5. Генерация контента: RunwayML

RunwayML – платформа машинного обучения для создателей контента. Есть интерфейс для быстрого обучения моделей: от генерации текста и изображений до захвата движения, обнаружения объектов и т. д. Имеются модели для переноса стиля и удаления фона.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Хотя за экспорт моделей из приложения взимается плата, обученную генеративно-состязательную нейросеть можно бесплатно использовать для синтеза новых изображений. Приложение доступно на macOS, Windows и в браузере (на стадии бета-тестирования).

6. Табличные данные: Obviously AI

Obviously AI используется для решения задач с пользовательскими данными в табличном-формате CSV. Загружаем набор данных и выбираем столбец переменной, для которой хотим сделать прогноз. Вводим на обычном, естественном языке вопрос – что мы хотим узнать, например, каким будет доход в следующем месяце или как изменится спрос на товар. Платформа самостоятельно выбирает подходящий алгоритм и обучает модель.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

В результате мы получаем прогностический отчет, даже не задумываясь о том, что такое регрессия, решающие деревья или метод наименьших квадратов. Но, конечно, сами эти модели очень важны, и после детального изучения и практики не покажутся такими уж сложными. О соответствующих библиотеках для анализа данных рассказывается на втором семестре курса Профессия Data Scientist.

7. Предварительная обработка изображений: SuperAnnotate

Помимо обучения модели, при разработке проектов машинного обучения существенное время отнимает предобработка данных, их очистка и маркировка. Особенно когда дело касается тысяч изображений. SuperAnnotate – платформа для ускорения процесса аннотации данных с помощью готовых прогностических моделей.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Создание наборов данных для обнаружения объектов и сегментации изображений станет проще и быстрее. Особенно хорошо командой продумана работа с видеоданными.

8. Teachable Machine

Teachable Machine – еще одна NoCode-платформа машинного обучения от программистов Google. В отличие от AutoML – инструмента, заточенного под разработчиков – Teachable Machine легко обучить прямо в браузере. Сейчас можно тренировать модели распознавать изображения, звуки и позы.

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Обучение проводится как на загружаемых файлах, так и с помощью веб-камеры. Teachable Machine использует библиотеку Tensorflow.js и гарантирует, что данные об обучении останутся на устройстве. Окончательную модель можно экспортировать в форматы Tensorflow.js или tflite и использовать на собственном веб-сайте или в приложении.

Заключение

Хотя универсального решения не существует, вы всегда можете выбрать платформу исходя из текущих потребностей и знаний в области. Конечно, в NoCode-платформах машинное обучение никуда не исчезает – просто спрятано под капотом. Чтобы построить более гибкую систему, необходимо познакомиться со спрятанными внутри таких платформ алгоритмами. Если некоторые знания о профессии у вас уже есть, достаточно их систематизировать. А если вы находитесь в самом начале пути, во всём разобраться помогут квалифицированные наставники с опытом в индустрии.

Наши коллеги из Skillfactory запускают курс, на котором учат профессии Data Scientist с нуля. В нем есть все необходимые уроки, кейсы и тренажеры. С первых недель обучения ментор помогает определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути, а карьерный центр подскажет, как оформить резюме и попасть на собеседование.

Классный специалист по Data Science нужен вне зависимости от индустрии, а спрос на рынке труда, как мы заметили в начале статьи, значительно превышает предложение.

Источники

МЕРОПРИЯТИЯ

Комментарии

ВАКАНСИИ

Добавить вакансию
Golang разработчик
от 250000 RUB до 300000 RUB
QA engineer
от 150000 RUB до 160000 RUB

ЛУЧШИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМЕ