机器学习PAI有一个现象,我在淘宝上搜索 机器学习,神经网络等关键词,问了几十个相关的客服是否熟悉azure的机器学习或阿里云的pai或腾讯云TI平台操作,都说不清楚,大家只会python代码建模。
为什么这么直观高效的拖方式建模没有流行开呢?很纳闷啊
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您提到的现象确实反映了当前机器学习领域中工具使用和普及的一些现状。以下是对此现象的详细分析和解释:
拖拽式建模工具(如阿里云PAI-Designer)通过低代码或无代码的方式,让用户能够快速构建机器学习模型。这种方式具有以下优势: - 易用性:用户无需编写复杂代码,只需通过拖拽组件完成数据处理、特征工程、模型训练等任务。 - 高效性:内置了大量成熟的算法组件,适合快速原型开发和业务验证。 - 降低门槛:对编程能力要求较低,适合非技术背景的业务人员或初学者。
然而,拖拽式建模也存在一些局限性: - 灵活性不足:对于复杂的自定义需求,拖拽式工具可能无法满足,尤其是在需要深度定制化算法或模型时。 - 学习曲线:虽然降低了编程门槛,但用户仍需熟悉平台的操作逻辑和组件功能,这本身也需要一定的学习成本。 - 生态依赖:拖拽式工具通常依赖于特定平台的生态系统,用户可能会担心被锁定在某个厂商的技术栈中。
因此,尽管拖拽式建模工具直观高效,但在实际应用中并未成为主流选择。
相比之下,基于Python代码的建模方式(如使用TensorFlow、PyTorch等框架)更受开发者欢迎,主要原因包括: - 灵活性高:Python代码可以实现完全自定义的模型设计和优化,适合解决复杂问题。 - 社区支持广泛:Python拥有庞大的开源社区,提供了丰富的库和工具(如Scikit-learn、Pandas、NumPy等),便于开发者快速上手。 - 跨平台兼容性:Python代码可以在不同平台上运行,不受限于特定厂商的工具或服务。 - 学术与工业结合紧密:许多前沿的机器学习研究和论文都以Python代码形式发布,开发者可以直接复现研究成果并应用于实际项目。
这些特点使得Python代码建模成为当前机器学习领域的主流选择。
结合您的观察和知识库资料,拖拽式建模工具未能广泛流行的原因可以归结为以下几点:
拖拽式建模工具主要面向非技术背景的业务人员或初学者,而大多数企业中的机器学习项目由专业算法工程师主导。这些工程师更倾向于使用灵活的编程语言(如Python)来实现复杂需求。
尽管阿里云PAI等平台提供了拖拽式建模工具,但市场上对其功能和优势的宣传力度不足。许多用户甚至不知道这些工具的存在,或者对其能力缺乏了解。
不同企业的机器学习需求差异较大。对于中小型企业,拖拽式工具可能已经足够;但对于大型企业,尤其是需要处理复杂业务场景的企业,拖拽式工具的功能可能显得不足。
当前机器学习领域的技术生态以开源为主导,Python及其相关框架占据了主导地位。相比之下,拖拽式工具的生态相对封闭,难以吸引开发者大规模使用。
为了让更多用户接受和使用拖拽式建模工具,可以从以下几个方面入手:
通过举办培训、发布教程视频(如PAI提供的视频教程)等方式,向用户展示拖拽式建模工具的优势和应用场景。
在现有基础上,增加对自定义算法的支持,允许用户将Python代码嵌入到拖拽式流程中,从而兼顾易用性和灵活性。
简化操作界面,降低学习成本,同时提供更多的模板和示例,帮助用户快速上手。
将拖拽式工具与现有的开源框架(如TensorFlow、PyTorch)无缝集成,吸引更多开发者使用。
拖拽式建模工具(如阿里云PAI-Designer)在特定场景下具有显著优势,但由于灵活性不足、市场教育不足等原因,尚未成为主流选择。如果您希望推广这类工具,可以尝试从加强市场教育、提升工具灵活性等方面入手。同时,也可以根据具体需求,结合Python代码建模和拖拽式建模两种方式,充分发挥各自的优势。
希望以上分析能解答您的疑问!如果还有其他问题,欢迎随时提问。
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