Кодсыз ЖИ платформалары: AutoML арқылы модель құру

1. Дәріс 4

Кодсыз жасанды интеллект платформалары. Кодсыз ЖИ
платформалары ұғымы. Кодтаусыз ЖИ модельдерін
құру

2. 1. Кодсыз жасанды интеллект платформалары ұғымы

Кодсыз жасанды интеллект платформалары (No-Code AI Platforms)
— бұл бағдарламалау тілдерін қолданбай немесе ең төменгі
деңгейде қолдана
отырып, жасанды
интеллект
модельдерін
құруға, оқытуға және енгізуге мүмкіндік беретін бағдарламалық
орталар.
Мұндай платформалар пайдаланушыға визуалды интерфейс (dragand-drop), дайын шаблондар, автоматтандырылған деректерді
өңдеу және модельді оқыту құралдары арқылы жұмыс істеуге
жағдай
жасайды.
Негізгі
мақсат
—
жасанды
интеллект
технологияларын бағдарламашы емес мамандарға (педагогтар,
аналитиктер, менеджерлер, зерттеушілер) қолжетімді ету.
Кодсыз
ЖИ
платформалары
келесі
мәселелерді
шешуге
бағытталған:
• бағдарламалау біліміне тәуелділікті азайту;
• ЖИ жобаларын әзірлеу уақытын қысқарту;
• прототиптеуді және тәжірибелік енгізуді жеңілдету;
• білім беру мен бизнесте ЖИ қолдану аясын кеңейту.

3.

4. 2. No-code және Low-code тәсілдерінің айырмашылығы

• No-code тәсілі — модель құру барысында код
мүлдем қолданылмайды немесе пайдаланушыға
көрінбейді. Барлық әрекеттер визуалды интерфейс
арқылы орындалады.
• Low-code тәсілі — негізгі процестер визуалды
түрде жүзеге асады, бірақ кейбір кезеңдерде
қарапайым код фрагменттерін
қолдану
мүмкін.
Салыстыру өлшемі
No-code
Low-code
Бағдарламалау білімі
Қажет емес
Негізгі деңгейде қажет
Икемділік
Шектеулі
Жоғары
Пайдаланушылар
Мұғалімдер, менеджерлер, Data scientist, ITаналитиктер
мамандар
Қолдану мақсаты
Жылдам прототип, дайын
шешім
Күрделі модельдер

5. 3. Кодтаусыз ЖИ модельдерін құрудың жалпы архитектурасы

Кодтаусыз ЖИ модельдерін құру классикалық машиналық оқыту кезеңдеріне негізделеді, бірақ олар
автоматтандырылған түрде жүзеге асады.
Негізгі кезеңдер:
Деректерді жүктеу
Пайдаланушы деректерді CSV, Excel, Google Sheets немесе деректер базасы арқылы енгізеді.
Деректерді алдын ала өңдеу
Платформа автоматты түрде:
бос мәндерді өңдейді;
сандық және категориялық белгілерді түрлендіреді;
деректерді нормализациялайды.
Модель түрін таңдау
Көптеген платформалар автоматты түрде:
классификация;
регрессия;
кластерлеу;
болжам (forecasting) модельдерін ұсынады.
Модельді оқыту (AutoML)
AutoML технологиялары бірнеше алгоритмді автоматты түрде сынап, ең тиімдісін таңдайды.
Бағалау және визуализация
Нәтижелер дәлдік, қателік матрицасы, ROC-қисықтар, графиктер арқылы көрсетіледі.
Енгізу және қолдану
Дайын модель API, веб-қосымша немесе ішкі жүйе ретінде қолданылады.

6. 4. Кең таралған кодсыз ЖИ платформалары

• Төменде әлемде кең қолданылатын кодсыз немесе аз
кодты ЖИ платформалары келтірілген:
• Google AutoML — машиналық оқыту модельдерін
автоматты түрде құруға арналған бұлттық сервис.
• Microsoft Azure Machine Learning — визуалды
интерфейсі бар AutoML ортасы.
• IBM Watson Studio — деректерді талдау және ЖИ
модельдерін құруға арналған экожүйе.
• DataRobot — кәсіптік деңгейдегі AutoML
платформасы.
• Бұл платформалар білім беру, медицина, қаржы,
маркетинг және өндіріс салаларында қолданылады.

7.

8. 5. Білім берудегі кодсыз ЖИ платформаларының маңызы

• Кодсыз ЖИ платформалары білім беру саласында
ерекше рөл атқарады:
• мұғалімдерге оқу деректерін талдауға мүмкіндік
береді;
• студенттердің үлгерімін болжау модельдерін құруға
жол ашады;
• деректермен жұмыс істеу дағдыларын
бағдарламалаусыз қалыптастырады;
• инклюзивті және бейімделген оқыту жүйелерін
дамытуға ықпал етеді.
https://notebooklm.google.com/

9.

10.

• https://www.youtube.com/watch?v=evrwHMvub3k