Visual Blocks
Drag and drop off-the-shelf ML components with Visual Blocks. A fast, easy way to prototype ML pipelines – no expertise or coding required.
Google 的 Visual Blocks 是一個讓你可以通過拖放操作來構建機器學習的工具。它提供了預先構建的機器學習組件，可以輕鬆地組合和連接這些組件來構建自己的機器學習流程，而無需專業知識或編碼能力。
- 打開 Visual Blocks 的網站（https://visualblocks.withgoogle.com/）。
- 點擊頂部的「開始」按鈕，進入編輯界面。
- 在左側的組件庫中，你會看到各種已預先構建的機器學習組件，包括數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練等等。你可以瀏覽這些組件，並選擇你想要使用的組件。
- 將所選組件從組件庫中拖放到右側的畫布上。你可以按需添加和連接不同的組件，以構建你的機器學習流程。你可以連接輸入和輸出，將數據流從一個組件傳遞到下一個組件。
- 在每個組件上配置參數和選項，以便滿足你的需求。你可以通過編輯各個組件的屬性來自定義每個組件的行為。
- 在配置完成後，點擊畫布右上角的「運行」按鈕，Visual Blocks 將開始執行你的機器學習流程，並顯示流程的輸出結果。
- 你可以通過觀察輸出結果和畫布上的組件狀態來調試和優化你的流程。如果需要，你可以隨時返回編輯界面進行調整和修改。
- 最後，如果你滿意結果，你可以將流程導出為代碼或者保存為一個項目以備將來使用。
這裡提供一些步驟來幫助你更好地了解如何使用上述的工具：
- Visual Blocks 提供了一些示例流程，你可以通過點擊左上角的 “示例” 按鈕瀏覽並加載這些示例。這將幫助你更好地理解如何使用不同的組件和構建一個完整的機器學習流程。
- 通過點擊畫布上的組件，你可以進一步調整和配置這些組件的參數。這樣可以根據你的需求進行定制化，以滿足特定的機器學習任務要求。
- Visual Blocks 還提供了對輸入數據和輸出數據進行預覽和可視化的功能。你可以通過畫布右側的 “數據” 面板來探索數據的特徵和變化，從而更好地理解流程的工作方式。
- 在編輯界面的左上角，你可以找到 “撤銷” 和 “重做” 功能。這將幫助你在編輯過程中回退或恢復之前的操作，以便更好地迭代和調整你的流程。
- Visual Blocks 支持導出代碼的功能。當你完成流程的構建和調試後，你可以點擊畫布右上角的 “導出代碼” 按鈕，將你的機器學習流程導出為 Python 代碼或 TensorFlow 代碼，以便在其他環境中進行進一步的使用或部署。