Primeros pasos con No-code ML

El módulo No-code ML de TOKII es un módulo de aprendizaje automático que permite a los usuarios crear, entrenar y desplegar modelos predictivos sin necesidad de conocimientos en programación. Cualquier usuario puede experimentar con estos enfoques de forma guiada, visual e intuitiva. Esto democratiza el uso del ML y permite a profesionales de distintas áreas incorporar capacidades predictivas en sus procesos de forma sencilla y eficiente.

A partir de los datasets conectados o cargados en TOKII (link), el módulo No-code ML permite realizar un flujo completo de entrenamiento en unos pocos pasos:

🔧 Crea un entrenamiento

Inicia un nuevo entrenamiento desde el módulo de IA asignando un nombre y descripción. Selecciona el dataset previamente cargado en TOKII y define el tipo de aprendizaje: supervisado (clasificación o regresión) o no supervisado (clustering). Luego elige el algoritmo correspondiente, como árbol de decisión, red neuronal o K-means, según el caso.

⚙️ Configura el entrenamiento

Define las variables de entrada, el objetivo (si aplica), el porcentaje de prueba y ajusta los parámetros del algoritmo. Esta configuración determina cómo se comportará el modelo al ser entrenado.

🔁 Prueba y repite: crea y ejecuta nuevas sesiones

Ejecuta el entrenamiento, analiza los resultados, consulta métricas y gráficos generados automáticamente. Puedes crear múltiples sesiones con diferentes configuraciones para comparar y mejorar el rendimiento de tus modelos.

🚀 Despliega el mejor modelo

Utiliza el modelo más adecuado para generar predicciones sobre nuevos datos. Estas predicciones pueden usarse directamente o visualizarse en tiempo real en KPIs del gemelo digital de TOKII para apoyar decisiones operativas o estratégicas.