在機器學習中使用自然語言而不是SQL的意思是采用無代碼工具，該工具可使您的非技術團隊獨立于技術團隊。在過去的20年中，企業一直在緩慢地采用無代碼工具。35%的網站基于WordPress構建。現在，您可以使用無代碼工具構建復雜的Web應用程序。如今，企業可以用更少的資源做更多的事情。相同的原理尚未應用于機器學習。通過使用自然語言，非技術用戶只需以簡單的英語提問即可快速分析數據并運行預測算法。這完全改變了企業使用機器學習的方式。為什么自然語言比SQL更好的原因有哪些？

　　1.自然語言查詢的移動速度與您鍵入的速度一樣快

傳統上，數據科學過程涉及非技術用戶，他們需要深入了解其技術團隊并在幾周內獲得結果。而且，如果您不了解SQL，查詢可能會花費很長時間。使用適合您自然語言的工具，您可以快速分析數據，并以與人類交談的方式鍵入數據，從而減少了出錯的空間。與SQL相比，執行自然語言分析更快，更高效，使您可以在工作日以無限數量的方式提出無限數量的問題，并立即獲得見解。據我們所知，這完全破壞了SQL工作流。

　　2.自然語言為搜索欄帶來了好奇心

就像內容塊徹底改變了我們構建網站和電子郵件的方式一樣，向數據集中添加搜索欄為非技術用戶提供了無需代碼即可發揮創造力的機會。機器學習中的創造力是未來工作所急需的技能。意思是，用戶需要了解ML的可能性以及如何以創造性的方式從中獲得不同的價值。您可以將任何好奇心翻譯成搜索欄上的自然語言，使您可以嘗試并快速嘗試新的問題和命令。

　　3.您可以可視化您的輸出

無代碼工具已經改變了我們查看輸出的方式。以Twitter用戶構建的Parabola流為例。通過這種可視化，可以快速查看洞察力和自動化，并跨許多團隊進行翻譯，因為它不在代碼中。

使用自然語言支持的ML工具，與在完成SQL查詢之后將SQL轉換為自然語言相比，您可以在圖形和純文本表中可視化自然語言查詢以查看它們之間的關系。

　　4.自然語言使機器學習民主化

我們觸及的一件事是自然語言使機器學習民主化，并將其力量交到組織中的每個人手中。這促進了公司之間的跨團隊協作和適當的數據治理，從而避免了可能的算法偏差。

自然語言還使團隊能夠“獨立于數據”，這意味著他們能夠使自己的數據見解獨立于數據科學團隊。對于無法負擔數據科學團隊的中小型企業來說，這是巨大的。

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