在机器学习中使用自然语言而不是SQL的意思是采用无代码工具，该工具可使您的非技术团队独立于技术团队。在过去的20年中，企业一直在缓慢地采用无代码工具。35%的网站基于WordPress构建。现在，您可以使用无代码工具构建复杂的Web应用程序。如今，企业可以用更少的资源做更多的事情。相同的原理尚未应用于机器学习。通过使用自然语言，非技术用户只需以简单的英语提问即可快速分析数据并运行预测算法。这完全改变了企业使用机器学习的方式。为什么自然语言比SQL更好的原因有哪些？
1.自然语言查询的移动速度与您键入的速度一样快
传统上，数据科学过程涉及非技术用户，他们需要深入了解其技术团队并在几周内获得结果。而且，如果您不了解SQL，查询可能会花费很长时间。使用适合您自然语言的工具，您可以快速分析数据，并以与人类交谈的方式键入数据，从而减少了出错的空间。与SQL相比，执行自然语言分析更快，更高效，使您可以在工作日以无限数量的方式提出无限数量的问题，并立即获得见解。据我们所知，这完全破坏了SQL工作流。
2.自然语言为搜索栏带来了好奇心
就像内容块彻底改变了我们构建网站和电子邮件的方式一样，向数据集中添加搜索栏为非技术用户提供了无需代码即可发挥创造力的机会。机器学习中的创造力是未来工作所急需的技能。意思是，用户需要了解ML的可能性以及如何以创造性的方式从中获得不同的价值。您可以将任何好奇心翻译成搜索栏上的自然语言，使您可以尝试并快速尝试新的问题和命令。
3.您可以可视化您的输出
无代码工具已经改变了我们查看输出的方式。以Twitter用户构建的Parabola流为例。通过这种可视化，可以快速查看洞察力和自动化，并跨许多团队进行翻译，因为它不在代码中。
使用自然语言支持的ML工具，与在完成SQL查询之后将SQL转换为自然语言相比，您可以在图形和纯文本表中可视化自然语言查询以查看它们之间的关系。
4.自然语言使机器学习民主化
我们触及的一件事是自然语言使机器学习民主化，并将其力量交到组织中的每个人手中。这促进了公司之间的跨团队协作和适当的数据治理，从而避免了可能的算法偏差。
自然语言还使团队能够“独立于数据”，这意味着他们能够使自己的数据见解独立于数据科学团队。对于无法负担数据科学团队的中小型企业来说，这是巨大的。
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