数据开发和管理的传统方法或工具不值得花费时间和精力来完成因为最终用户通常是非技术人员如业务人员人力资源部门市场部门销售人员等。这些人使用分析师和数据科学家处理数据并依赖数据分析师使用这些工具。这导致了重要的联系。相反数据科学家和分析师不再浪费时间而是花费数月时间为企业开发外部。从长远来看工作流程将是低效的。最好的方法是将必要的数据放入使用无代码开发构建的安全机器学习应用程序中。此外许多商业智能工具甚至是那些内置机器学习的工具都不是根据业务用户的输入创建的。

传统供应商通常试图通

自助服务功能和选项来隐藏其解决方案的复杂性。然而客户发现他们需要高水平的计算机或工程知识才能使用它们。因此尽管工具有很多好处但它们并不是为当今的 台湾电报 业务而设计的而且存在明显的劣势。使每个人都能利用数据和预测的力量的工具是组织真正需要的。这将提高决策制定的效率和速度消除瓶颈并为数据科学团队释放带宽。这就是无代码机器学习工具现在如此流行的原因。它们允许您创建机器学习模型无需任何用户编写代码即使没有编程经验。

什么是没有代码的人工

智能平台大多数无代码系统都包含个拖放界面允许客户快速上传所需的数据以构建高度准确的机器学习模型。这意味着任何人都可以创建模型并进行预测无论他们是否熟悉回归或森林方法。低代码例如处理高员工流失率的经理可以使用上传数据来更好地了解离职原因并实施保留计划。只需单击下 邮件主管 即可创建经过全面训练的无代码模型的性能并且可以立即预测员工流失。这位经理将能够确定他的哪些员工可以离职并获得关于防止裁员的可能措施的建议。