No-Code ML Tool

Het No-Code-ML-Tool maakt het mogelijk voor niet-programmeurs en data-professionals om ML-modellen rechtstreeks uit datasets te bouwen, te evalueren en itereren zonder code te schrijven. Doelgroepen zijn data-analisten, productmanagers, docenten en citizen data scientists die snelle baselines en reproduceerbare experimenten nodig hebben. Toepassingsgevallen omvatten prototypen van voorspellende modellen uit tabulaire data, het benchmarken van algoritmen en het genereren van exportbare artefacten voor belanghebbenden. De tool legt nadruk op toegankelijkheid, auditable workflows en de naleving van standaard ML-praktijken. De tool accepteert datasets via CSV, JSON of URL, kiest een doelskolta en voert automatische preprocessing uit (encoding, scaling). Het biedt model-sjablonen zoals logistieke regressie, beslissingsbomen, random forest, gradient boosting en lichte neurale netwerken voor kleine datasets. Training/test-splitsing, optionele cross-validatie en een gestructureerd evaluatie-rapport worden geboden. Vereiste inputs zijn dataset en target; optionele features omvatten hyperparameter-preset, feature engineering-stappen en explainability-rapporten. De pijplijn waarborgt traceerbaarheid, reproduceerbare seeds en export van modellen en rapporten in standaardformaten. Ontworpen voor teams die snelle basismodellen, uitlegbaarheid en eenvoudige deling met stakeholders wensen. Randgevallen en beperkingen worden afgehandeld via validatie en begeleiding, zodat de workflow veilig en auditable blijft.