文章大纲 1. 基于云服务的可视化机器学习拖拽式平台 1.1 百度 BML 数据上传与探索 整体流程构建 在线预测与发布 总结 1.2 阿里 PAI-Studio 1.3 腾讯 智能钛机器学习平台 2. 本地部署实现拖拽式低代码机器学习 2.1 orange 安装 初步探索 2.2 星环 sophon 2.3 KNIME 2.4 StreamAnalytix Visual Spark Studio 3. 基于jupyter lab 实现 可视化拖拽式 机器学习低代码平台 一站式打造jupyter lab 最强扩展 4. 其他开源产品 开源前端参考 参考文献与学习路径 1. 基于云服务的可视化机器学习拖拽式平台 1.1 百度 BML 百度BML 可视化建模:文档链接 https://cloud.baidu.com/doc/BML/s/rkhemrq7i 旧版存在,新版升级后变化为自定义建模。 目前旧版无法申请成功了。目前已经发送工单联系客服看看什么情况。 申请成功后效果如下,和阿里不同的是没有提供行业模板 数据上传与探索 上传csv 要求: 一次仅能上传一个CSV文件,且文件大小不能超过5GB 当CSV文件包含列名时,列名称可以包含字母、数字和下划线(_ÿ