No-Code ML Tool

Lo Strumento ML senza codice consente a non sviluppatori e professionisti dei dati di progettare, valutare e iterare modelli di apprendimento automatico direttamente dai set di dati senza scrivere codice. Gli utenti target includono analisti di dati, responsabili di prodotto, educatori e citizen data scientists che necessitano di baseline veloci ed esperimenti riproducibili. I casi d’uso includono prototipare modelli predittivi da dati tabellari, confrontare algoritmi e generare artefatti esportabili per le parti interessate. L’tool enfatizza l’accessibilità, flussi di lavoro auditabili e l’allineamento con le pratiche ML standard. L’input avviene tramite CSV, JSON o URL; si seleziona una colonna obiettivo e si gestiscono automaticamente preprocessing (codifica, scaling). Offre template di modelli come regressione logistica, alberi decisionali, Random Forest, gradient boosting e reti neurali leggere per dataset di piccole dimensioni. Include suddivisione train/test, validazione incrociata opzionale e un rapporto di valutazione strutturato. Inputs richiesti sono dataset e obiettivo; opzionali includono preset di iperparametri, step di feature engineering e report di spiegabilità. La pipeline garantisce tracciabilità, semi riproducibili ed esportazione di modelli e rapporti in formati standard. Progettato per team che cercano baseline rapide, spiegabilità e condivisione semplice con stakeholder. Gestisce casi limite e restrizioni tramite validazione e linee guida per mantenere workflow sicuro e auditabile.