En İyi Kodsuz Makine Öğrenimi Platformları: ChatGPT Alternatifleri
Veri işleme (eksik değerlerin, aykırı değerlerin ele alınması), model kurulumu ve kullanım kolaylığı, doğruluk metrikleri çıktısı, görselleştirmelerin kullanılabilirliği ve test sırasında gözlemlenen önemli sınırlamalar veya notlar gibi temel ölçütler üzerinden 4 kodsuz makine öğrenimi platformunu karşılaştırmalı olarak değerlendirdik.
Kodsuz makine öğrenimi araçlarının performans değerlendirmesi
Not: Puanlar, kNN ve uygun olduğu durumlarda Lojistik Regresyon algoritmalarındaki ortalama performansı temsil etmektedir. Sonuçlar, veri kümesinin karmaşıklığına bağlı olarak değişebilir.
Kodsuz üç makine öğrenimi platformunu test ettik: ChatGPT Data Analyst, Akkio ve Gemini. Tüm araçlar aynı veri seti ve iki temel sınıflandırma modeli (k-En Yakın Komşular ve Lojistik Regresyon) kullanılarak değerlendirildi.
ChatGPT Veri Analisti, en yüksek ortalama doğruluk ve F1 puanını göstererek genel olarak en iyi performansı elde etti. Bu sonuçlar, daha etkili veri ön işleme veya daha dengeli girdi verilerini yansıtıyor olabilir.
Akkio, net doğruluk puanları ve sınıf bazlı ölçümler sağlayarak temel tahmin görevleri ve özellik etkisinin anlaşılması için uygun hale geldi, ancak performansı başlangıç seviyesine yakın kaldı.
Gemini, eksiksiz ön işleme ve detaylı metrik raporlama içeren uçtan uca bir süreç sunmasına rağmen, sınıf dengesizliği veya veri kümesi karmaşıklığı nedeniyle muhtemelen çok düşük doğruluk oranı üretti.
Bu bulgular, kodsuz makine öğrenimi platformlarında bile model performansının büyük ölçüde veri kalitesine , uygun model seçimine ve dengeli girdilere bağlı olduğunu vurgulamaktadır. Bu tür araçlar makine öğrenimi iş akışlarını basitleştirirken, güvenilir tahmin modelleri oluşturmak için dikkatli veri hazırlığı ve değerlendirmesi çok önemlidir.
Kodsuz makine öğrenimi araçlarının karşılaştırması
Kod gerektirmeyen makine öğrenimi araçları
1- Medya ajansları için Akkio Yapay Zeka Analitiği
Akkio, kullanıcıların otomatik veri temizleme ve basit bir arayüzle tahmine dayalı modelleri hızlı bir şekilde oluşturup dağıtmalarına olanak tanıyan, kod gerektirmeyen bir makine öğrenimi platformudur. Doğruluk ve F1 puanı gibi net değerlendirme ölçütleri sunsa da, özelleştirme seçenekleri ve model eğitiminde gelişmiş kontrol eksikliği bulunmaktadır.
Artıları
- Kullanıcı dostu arayüz. Kodlama becerisi gerektirmez, veri bilimci olmayan kullanıcılar için idealdir.
- Akıllı, otomatik temizleme. Eksik değerleri, aykırı değerleri ve gereksiz verileri verimli bir şekilde ele alır.
- Dahili sohbet robotu. Kullanıcıları veri keşfi ve modelleme süreçlerinde etkileşimli olarak yönlendirir.
Dezavantajlar
- Sınırlı özelleştirme. Algoritma seçimi veya eğitim süreci üzerinde kontrol yok.
- Gelişmiş modelleme seçenekleri yok. Makine öğrenimi uzmanlığına verilen sınırlı önemi yansıtan, ayar araçlarının eksikliği.
- Model şeffaflığı sınırlıdır. Kullanıcılar modelin nasıl oluşturulduğunu veya eğitildiğini görüntüleyemez veya değiştiremez.
2- Gigasheet: Kendi Kendine Hizmet Veren Analitik, Kolay Elektronik Tablo
Gigasheet, tam teşekküllü bir yapay zeka destekli veri analiz platformundan ziyade, tarayıcı tabanlı bir elektronik tablo gibi çalışıyor. Temel filtreleme ve manuel grafik oluşturma özellikleri sunuyor ancak otomatik makine öğrenimi özelliklerinden veya karmaşık tahmin görevlerinden yoksun.
Artıları
- Excel kullanıcıları için kolay kullanımlı, tanıdık bir elektronik tablo arayüzüne sahip web tabanlı bir araç.
- Kod yazmaya gerek kalmadan basit veri analizi görevleri için uygundur.
- İş analistleri veya teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcılar için erişilebilir, kod gerektirmeyen platform.
Dezavantajlar
- Makine öğrenimi modelleri ve tahmine dayalı analiz yeteneklerinden yoksun.
- Sınırlı veri analizi özellikleri, yalnızca temel filtreleme ve grafik oluşturma.
- Doğal dil işleme veya yapay zeka uygulamaları için herhangi bir destek bulunmamaktadır.
3- İkizler
Gemini, özellik mühendisliği, model eğitimi ve değerlendirmeyi otomatikleştirmek için doğal dil sorgularını destekleyen, kod gerektirmeyen bir yapay zeka aracıdır. Tam bir makine öğrenimi işlem hattı ve zengin görselleştirmeler sunmasına rağmen, tahmin performansı veri dengesizliği ve model kısıtlamaları nedeniyle sınırlıdır.
Artıları
- Kullanıcıların kod yazmadan özel makine öğrenimi modelleri oluşturmasını sağlar.
- Tamamen konuşmaya dayalı iş akışları için doğal dil işlemeyi destekler.
- Veri analizi, özellik mühendisliği ve model değerlendirme süreçlerini baştan sona yönetir.
Dezavantajlar
- Giriş verilerinin kalitesi düşükse veya özellikler yetersizse performans sınırlı kalır.
- Hiperparametreler üzerinde kontrol olmaması, makine öğrenimi konusunda sınırlı uzmanlığa sahip olanlar için uygundur.
- En iyi sonuçlar için modelin başarılı bir şekilde çalışması için dengeli veri kümeleri gereklidir.
4- ChatGPT Veri Analisti
ChatGPT Data Analyst, kullanıcıların sade dil talimatlarıyla makine öğrenimi modelleri oluşturmasına olanak tanır ve ön işlemeden model değerlendirmesine kadar her şeyi otomatikleştirir. Temel sınıflandırma görevlerinde iyi performans gösterir ve gizliliğe duyarlı, konuşmaya dayalı veri analizi sunar.
Artıları
- Tahmin modelleri doğal dilden oluşturulur; makine öğrenimi programlamasına gerek yoktur.
- Keşifsel veri analizi ve görsel özetleme konusunda güçlü.
- Yapay zeka ve makine öğrenimi araçları, kod gerektirmeyen bir ortamda tamamen entegre edilmiştir.
Dezavantajlar
- Bazı modeller orta düzeyde performans gösterir ve daha iyi özellik seçimi veya sınıf dengelemesi gerektirebilir.
- Makine öğrenimi modeli eğitiminin tamamen özelleştirilmesine izin vermiyor.
- Doğru analiz sonuçları elde etmek için hala net yönlendirmelere bağımlıyız.
LLM tabanlı veri analiz araçları
Büyük dil modelleri, kullanıcıların kod veya formül yazmak yerine doğal dilde soru sormasına olanak tanıyarak veri analizini dönüştürdü. Bu araçlar, konuşma tabanlı yapay zekayı elektronik tablo ve görselleştirme yetenekleriyle entegre ederek, veri keşfini teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getiriyor.
Claude veri analizi için
Claude, yüklenen CSV dosyalarını analiz eder ve Artifacts özelliği aracılığıyla etkileşimli görselleştirmeler oluşturur. Anthropic, Python/Node.js komut dosyası oluşturmayı ve indirilebilir dosya oluşturmayı sağlayan kod yürütme yetenekleriyle platformu yükseltti.
Başlıca özellikler:
- Artifacts ile etkileşimli veri görselleştirmeleri (grafikler, gösterge tabloları, raporlar)
- Doğal dil açıklamalarıyla istatistiksel analiz
- İndirilebilir çıktılar (elektronik tablolar, CSV dosyaları, raporlar, PNG görselleştirmeleri)
- Google Claude for Sheets eklentisi aracılığıyla Sheets entegrasyonu
- Çoklu dosya analizi ve veri kümelerinin çapraz referanslanması
Microsoft Excel için Copilot
Microsoft Copilot, formül oluşturma, veri temizleme, özet tablolar ve grafik oluşturma işlemlerini doğal dil aracılığıyla mümkün kılan bir yan panel arayüzü üzerinden doğrudan Excel'e entegre olur.
Başlıca özellikler:
- Adım adım açıklamalarla doğal dil formülü oluşturma
- Veri temizleme ve dönüştürme otomasyonu
- Pivot tablo ve grafik oluşturma
- Microsoft ekosistemi içinde kurumsal düzeyde güvenlik
- Microsoft 365 uygulamalarıyla (Word, PowerPoint, Outlook, Teams) entegrasyon
Tableau Nabız
Tableau Pulse, Tableau Cloud kullanıcıları için yapay zeka tarafından oluşturulan içgörüler ve otomatik izleme sunar. Platform, trendleri, aykırı değerleri ve itici güçleri tespit etmek için üretken yapay zekayı kullanır ve bunları doğal dilde özetleyerek proaktif uyarılar verir.
Başlıca özellikler:
- Veri değişikliklerinin otomatik doğal dil özetleri
- Slack, e-posta ve mobil uygulama aracılığıyla proaktif uyarılar.
- Konuşma tabanlı ölçümlerin incelenmesi için geliştirilmiş Soru-Cevap (Keşfet) özelliği.
- Hedef takibi, hedefe ulaşma/ulaşamama durum göstergeleriyle birlikte.
- Gerçek zamanlı anormallik tespiti ve tahmini
Julius AI
Julius AI, konuşma tabanlı arayüz aracılığıyla istatistiksel analiz konusunda uzmanlaşmıştır. Kullanıcılar veri kümelerini (CSV, Excel, PDF, Sheets) yükler ve sade bir dille analiz veya istatistiksel test talebinde bulunurlar.
Başlıca özellikler:
- İstatistiksel testler (p-değerleri, ANOVA, örneklem büyüklüğü belirleme, regresyon)
- Tekrarlanabilirlik için Python ve R kod üretimi
- Grafikler ve sonuçlar için birden fazla dışa aktarma formatı.
- Korelasyon analizi ve veri görselleştirme
- Yinelemeli analiz için not defteri tarzı iş akışları
Kıyaslama metodolojisi
Kodsuz makine öğrenimi platformlarının kullanılabilirliğini ve yeteneklerini değerlendirmek için, yaygın olarak erişilebilen dört araç seçtik: Akkio, Gigasheet, Gemini ve ChatGPT Data Analyst. Her platform aynı veri seti kullanılarak test edildi ve veri temizleme, keşifsel analiz, model eğitimi (kNN ve Lojistik Regresyon kullanarak) ve doğruluk, hassasiyet, geri çağırma, F1 puanı ve karışıklık matrisi çıktılarına dayalı performans değerlendirmesi de dahil olmak üzere tutarlı bir dizi görev üzerinden yönlendirildi.
Üç temel kritere odaklandık:
- Kullanım kolaylığı : Arayüzün teknik bilgisi olmayan kişiler için ne kadar sezgisel ve erişilebilir olduğu (sürükle bırak arayüzü, veri hazırlama).
- Analitik derinlik : Platformun verileri işleme, modeller oluşturma ve faydalı ölçümler sunma yeteneği.
- Esneklik ve yönlendirme : Kullanıcılar doğal bir şekilde etkileşim kurabilir, alternatifleri keşfedebilir ve anlamlı geri bildirim alabilirler.
Tüm testler, gerçek dünya kullanıcı deneyimlerini yansıtmak amacıyla ücretsiz veya standart erişim seviyelerinde gerçekleştirilmiştir.
Düğüm gerektirmeyen makine öğrenimi platformlarının faydaları
- Birçok platform ayrıca dil işleme, görüntü tanıma ve derin öğrenme gibi görevler için kullanıma hazır modeller de sunmaktadır.
- Kod gerektirmeyen makine öğrenimi araçları, kodsuz çözümlerle otomatik makine öğrenimi modelleri oluşturmayı ve dağıtmayı kolaylaştırarak, veri bilimi yeteneklerini teknik bilgisi olmayan kullanıcılara sunar.
- Özellik mühendisliği, model eğitimi ve dağıtım işlemlerini otomatik olarak gerçekleştirirler.
- Kurumsal kullanıcılar, teknik becerilere ihtiyaç duymadan makine öğrenimi araçları için kod oluşturabilirler.
Makine öğrenimi modellerine genel bakış
Kodsuz araçlar, işletme kullanıcılarının ve analistlerin tek bir satır kod yazmadan makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve model dağıtımını yönetmesine yardımcı olur. Bu platformlar, sınıflandırma veya derin öğrenme gibi temel makine öğrenimi tekniklerini birkaç tıklamayla destekler. Model eğitimini basitleştirip dağıtımı hızlandırırken, nesne tespiti veya öneri sistemleri gibi karmaşık yapay zeka tabanlı görevler için ideal olmayabilirler.
Geleneksel kod tabanlı makine öğrenimi araçlarına kıyasla daha az kontrol imkanı sunarlar ve özellikle geçmiş verilerle veya gelişmiş sinir ağlarıyla çalışırken veri bilimcilerinin yerini tamamen alamayabilirler. Yine de, veri biliminin demokratikleşmesine yardımcı olmada önemli bir rol oynarlar.
Çözüm
Kodlama gerektirmeyen makine öğrenimi platformları, herhangi bir kodlama yapmadan makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için güçlü bir yol sunar. Otomatik özellik mühendisliği, model eğitimi, veri analizi ve dağıtım araçlarıyla, yapay zekayı ve makine öğrenimini iş analistleri ve veri bilimci olmayanlar da dahil olmak üzere herkes için erişilebilir hale getirirler.
Bu karşılaştırmadaki sonuçlar, geniş ve çeşitli bir veri kümesine dayanmaktadır. Giriş verilerindeki küçük farklılıklar bile model performansını etkileyebileceğinden, bu sonuçlar evrensel olarak geçerli değildir. Daha basit veya daha küçük veri kümeleri aslında daha doğru tahmin modelleri üretebilir.
Kullanıcılar, anlamlı veri analizi ve başarılı model sonuçları elde etmek için kodsuz makine öğrenimi platformu seçerken verilerinin boyutunu ve karmaşıklığını göz önünde bulundurmalıdır.
SSS'ler
Kodsuz makine öğrenimi araçları genellikle model seçimi, hiperparametre ayarlaması ve işlem hattı özelleştirmesi üzerinde sınırlı kontrol sağlar. Karmaşık yapay zeka görevleri için uygun olmayabilirler ve doğru sonuçlar elde etmek için genellikle yüksek kaliteli, iyi yapılandırılmış girdi verilerine ihtiyaç duyarlar.
Kodsuz platformların çoğu nesne tespiti, derin öğrenme veya çok adımlı makine öğrenimi süreçleri oluşturmak için tasarlanmamıştır. Bu gelişmiş kullanım durumları genellikle daha fazla esneklik ve kodlama uzmanlığı gerektirir.
Kodlama yapmanıza gerek kalmadan, tablo halindeki verileri yükleyerek, önceden eğitilmiş bir makine öğrenimi algoritması seçerek ve otomatikleştirilmiş daha hızlı model eğitimi ve dağıtım özelliklerini kullanarak başlayabilirsiniz.
Evet. Birçok kodsuz makine öğrenimi platformu, işletme analistlerinin ve amatör veri bilimcilerinin ücretli bir plana geçmeden önce yeteneklerini keşfetmelerine olanak tanıyan ücretsiz deneme sürümleri veya sınırlı erişimli sürümler sunmaktadır.
Çevrimiçi eğitimler, video kursları ve kullanıcı toplulukları, makine öğrenimi modelleri, veri hazırlığı, özellik mühendisliği ve kodsuz platformlarda model dağıtımı gibi konuları kapsamaktadır.
Temiz ve iyi yapılandırılmış veriler kullanın, doğru önceden eğitilmiş modeli seçin ve model performansını düzenli olarak izleyin. Model eğitimi ve dağıtımı için otomatik araçlardan yararlanın.
Hayır. Kodsuz platformlar yeni başlayanlar ve kurumsal kullanıcılar için harika olsa da, deneyimli veri bilimcilerinin prototiplemeyi hızlandırmasına ve tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirmesine yardımcı olarak, daha gelişmiş görevler için zaman kazandırır.
Tam olarak değil. Bu platformlar rutin görevleri otomatikleştirmek için mükemmeldir, ancak özel model ayarlama, derin öğrenme ve algoritma seçimi gibi gelişmiş işlevler hala uzman bilgisi ve programlama becerileri gerektirir.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.