No-Code ML Tool

No-Code-ML-værktøjet gør det muligt for ikke-programmører og datafagfolk at konstruere, evaluere og iterere maskinlærningsmodeller direkte fra datasæt uden at skrive kode. Målgrupper inkluderer dataanalytikere, produktmanagers, undervisere og citizen data scientists, der har brug for hurtige baselines og reproducerbare eksperimenter. Anvendelseskoder inkluderer prototyping af forudsigende modeller fra tabulære data, benchmarking af algoritmer og generering af eksportbara artefakter til interessenter. Værktøjet lægger vægt på tilgængelighed, auditable arbejdsprocesser og overholdelse af almindelige ML-praksisser. Værktøjet læser datasæt ind via CSV, JSON eller URL, vælger en målsøjle og udfører automatisk forbehandling (kodning, skalering). Det tilbyder modeller som logistisk regression, beslutningstræer, Random Forest, gradient boosting og lette neurale netværk til små datasæt. Det giver trænings/test-split, valgfri krydskontrol og en struktureret evalueringsrapport. Nødvendige inputs er datasæt og mål; valgfrie funktioner inkluderer hyperparameter-presets, feature engineering-trin og forklaringsrapporter. Pipelines sikrer sporbarhed, reproducerbare seeds og eksport af modeller og rapporter i standardformater. Udformet til teams, der ønsker hurtige basismodeller, forklarbarhed og nem deling med interessenter. Bundne tilfælde og begrænsninger håndteres gennem validering og vejledning for at sikre sikkert og auditerbart workflow.