TensorFlow释出Google Sheets零代码机器学习扩充套件

 

TensorFlow开发团队释出Google Sheets机器学习扩充套件Simple ML，该套件要让没有机器学习基础的一般用户，能够藉由鼠标简单点击，就能够把机器学习功能应用在Google Sheets的数据中，该套件让企业主、科学家和学生不需要机器学习的知识，只要熟悉Google Sheets， 就能够对数据作出预测。

开发团队描述了Simple ML的使用情境，像是汽车维修店的老板，通过汽车制造商、维修类型和里程数等维修数据点，就能运用Simple ML来预测修车所需要的小时数，而生化研究者，也可以根据DNA甲基化数据预测人的年龄。 所有过去需要编写代码才能完成的机器学习应用，现在于Simple ML只要通过鼠标点击就可以在表格接口完成预测。

Simple ML在使用上只有3个步骤，第一步是使用Google Sheets开启数据，第二步则是在扩充套件中选择最能描述想要执行的任务，像是预测缺失的数值，或是侦测异常数值等，最后一步，经过数秒钟，扩充套件就能完成模型训练并且做出预测，用户便可以用这些结果来改善业务决策、自动化任务等。 官方提醒，Simple ML仅能对表格数据作出静态预测，而且用户必须要了解，结果可能不准确。

由于Simple ML简化整体的机器学习流程，因此即便是原本就知道如何训练，和使用机器学习模型的人，也可以利用Simple ML来快速完成工作，因为要训练、评估、解释到将模型导出至Notebook，整个过程只需要5次鼠标点击历经10秒钟。

而且开发人员提到，Simple ML使用目前最先进的机器学习技术，该技术同样被使用在TensorFlow Decision Forests中，并且经过预先优化，因此用户或许可以获得比自己训练还要好的模型。

Simple ML在浏览器上运作，用户的数据只会留在Google Sheets，并且还能简单地和开发团队共享。 而且因为Simple ML的底层就是使用TensorFlow Decision Forests，因此可以将SimpleML中训练的模型导出，在TensorFlow生态系中使用。