有一个通过机器学习解决业务问题的过程。如果您使用Google“学习机器学习 ”，则会找到大量指南，在线课程，并带您逐步了解ML
的编码语言以及解决数据预测所需的过程。那么没有代码ML如何对业务产生影响？其实学习技术性机器学习需要大量时间，确实如此。掌握ML非常困难，如果您想将其应用于解决业务问题，则需要投入资金。但是，“无代码机器学习”
在Google SERP中很少出现。与关键字“学习机器学习”相比，关键字“学习机器学习”每月的搜索量约为2K（根据Ahrefs），“非技术机器学习”
Ahrefs甚至没有足够的数据来获得准确的搜索量，这意味着搜索量很低。
您试图回答的问题通常带有漏洞，并且会变成工程师与试图学习代码之间的一连串跳动。存在沟通障碍，您不能将足够的时间投入到数据科学过程中，也许您考虑完全拆分数据。
我们认为，这种与数据的关系需要改变。需要有火花。
多年来，通过与业务用户合作，我们开始了解到：
·对于普通的非技术团队成员而言，传统数据科学太复杂了。
·非技术用户要求一组工程师解决可能需要数周时间才能解决的问题。
·用户无法可视化数据输出，必须创建自己的图表和图形来传达他们的发现。
通过在您的关系中引入无代码数据科学，可以解决所有这些问题。
无代码机器学习
无代码ML将这一过程简化为：
·拖放和上传数据
·点击自动学习
·下载projections.csv和机器学习模型。
·可视化机器学习模型的见解
机器学习的新方法
通过无代码机器学习，您可以：
在没有数据科学团队的情况下成为数据驱动的公司-大多数希望成为数据驱动
公司的公司通常没有数据科学团队或无法扩展规模。这意味着寻找数据科学人才并调动预算以向数据科学家或分析师提供薪水成为他们日常工作的常见障碍。无代码ML工具可以提供绝佳的替代方案，并能在几秒钟而不是几天/几周的时间内提供结果。
无代码机器学习更便宜，更简单，更快捷
如您所见，无代码机器学习过程比传统过程短且简单得多，传统过程也需要学习技术技能。借助无代码机器学习平台，您可以做所有相同的事情-无需昂贵的数据科学家团队，即可更快地改善业务和产品决策。
以上即是关于没有代码ML如何对业务产生影响的全部内容介绍，想了解更多关于ML的信息，请继续关注教育。
