Data Science-in Gələcəyi: No-Code və AutoML Platformaları
Data Science, mürəkkəb məlumat dəstələrinin təhlili və dəyərli nəticələr çıxarmaq üçün illərdir inkişaf edir. Ənənəvi olaraq, bu sahə proqramlaşdırma, statistik analiz və maşın öyrənməsi bilikləri tələb edir. Lakin son illərdə texnologiyanın sürətli inkişafı ilə No-Code və AutoML (Automated Machine Learning) platformaları, Data Science-in daha əlçatan və sürətli olmasını təmin edir. Bu məqalədə No-Code və AutoML platformalarının Data Science-in gələcəyində necə inqilab yaratdığını araşdıracağıq.
No-Code Platformaları: Data Science-in Demokratikləşməsi
No-Code platformaları, istifadəçilərə proqramlaşdırma biliyi olmadan mürəkkəb analitik və Data Science tapşırıqlarını yerinə yetirmək imkanı verir. Bu platformalar intuitiv interfeyslər, sürüklə-burax funksiyaları və əvvəlcədən hazırlanmış modellərlə işləyir.
No-Code Platformalarının Üstünlükləri
- Sadəlik: Məlumat mütəxəssisi olmayanlar üçün də əlçatandır.
- Sürət: Modellərin hazırlanması və tətbiqi üçün lazım olan vaxtı əhəmiyyətli dərəcədə azaldır.
- Daha Geniş Auditoriya: Təşkilatlarda texniki biliklərə malik olmayan mütəxəssislər də Data Science-dən faydalana bilir.
Populyar No-Code Platformaları
- Alteryx: Məlumatların təmizlənməsi və təhlili üçün güclü vasitə.
- RapidMiner: Sürətli və intuitiv maşın öyrənmə modelləri qurmaq üçün.
- KNIME: Məlumatların vizuallaşdırılması və analizi üçün modul əsaslı interfeys.
AutoML: Maşın Öyrənməni Avtomatlaşdırma
AutoML, maşın öyrənmə modellərinin avtomatik qurulması, optimallaşdırılması və tətbiqi üçün hazırlanmış texnologiyadır. Ənənəvi maşın öyrənmə prosesi təcrübə tələb edir, lakin AutoML platformaları bu mürəkkəbliyi azaldır.
AutoML-in Faydaları
- Effektivlik: Modellərin hiperparametr tənzimlənməsi və optimallaşdırılması avtomatlaşdırılır.
- Keyfiyyət: Mütəxəssislərdən daha dəqiq nəticələr əldə etmək üçün müxtəlif modelləri müqayisə edir.
- Vaxt Qənaəti: Modellərin hazırlanma müddətini saatlardan dəqiqələrə endirir.
Populyar AutoML Platformaları
- Google AutoML: Google-un istifadəçi dostu interfeysi ilə yüksək dəqiqlikli modellər.
- H2O.ai: Böyük məlumat dəstələri üçün açıq mənbəli AutoML platforması.
- DataRobot: Həm texniki, həm də qeyri-texniki istifadəçilər üçün nəzərdə tutulmuş AutoML vasitəsi.
No-Code və AutoML: Real Dünyadan Tətbiqlər
Bu platformalar artıq bir çox sahədə inqilab yaradır. Gəlin, onların real dünyadakı təsirinə nəzər salaq:
- Tibbi Tədqiqatlar
- No-Code: Tibbi tədqiqatçılar proqramlaşdırma bilmədən xəstəliklərin yayılma tendensiyalarını analiz edir.
- AutoML: Rentgen görüntülərini təhlil edərək xəstəlikləri erkən mərhələdə aşkarlayır.
- Marketinq və Müştəri Təhlili
- No-Code: Marketinq mütəxəssisləri müştəri seqmentasiyası üçün alqoritmlər tətbiq edir.
- AutoML: Müştəri davranışlarını proqnozlaşdırmaq üçün modelləri avtomatik optimallaşdırır.
- Maliyyə və Risk İdarəetməsi
- No-Code: Maliyyə analitikləri kredit risklərini təhlil edir.
- AutoML: Fırıldaqçılıq halları üçün avtomatik aşkarlama sistemləri qurur.
Data Science-in Gələcəyi: No-Code və AutoML ilə Daha Əlçatan
Bu platformalar, Data Science-in gələcəyini bir neçə əsas istiqamətdə dəyişdirəcək:
- Texniki Biliklərə Ehtiyacın Azalması
Ənənəvi olaraq yalnız Data Scientist-lərin bacardığı işlər indi daha geniş auditoriya üçün əlçatandır.
- Daha Sürətli İnteqrasiya
Təşkilatlar bu platformalardan istifadə edərək daha qısa zamanda məlumat əsaslı qərarlar qəbul edə bilirlər.
- Daha Yaradıcı İstifadə
Texniki maneələrin aradan qalxması ilə müxtəlif sahələrdə daha innovativ Data Science tətbiqləri ortaya çıxacaq.
Nəticə
No-Code və AutoML platformaları Data Science sahəsində inqilabi dəyişikliklər gətirir. Onlar bu sahəni daha əlçatan, sürətli və geniş istifadəçi bazasına uyğun hala gətirir. Gələcəkdə bu texnologiyalar, yalnız Data Scientist-lər üçün deyil, həm də hər bir mütəxəssis üçün vacib bir vasitəyə çevriləcək. Data Science-in demokratikləşməsi, məlumat əsaslı qərarların daha çox sahədə istifadə edilməsinə imkan yaradacaq və gələcəyin rəqəmsal dünyasında əsas rol oynayacaq.
Müəllif: Aydın Bayramov
