Lavkode- og kodefrie maskinlæringsplattformer er en verdifull ressurs for både bedrifter og enkeltpersoner, og bidrar til utviklingen av mer innovative applikasjoner ved å utnytte kraften i kunstig intelligens.
Den globale interessen for teknologier som AI og ML er betydelig.
Folk har begynt å forstå kraften og effektiviteten deres i en rekke bruksområder, fra bilindustri og finans til bank, markedsføring, cybersikkerhet og e-handel. Det er en økende interesse for å eksperimentere med disse teknologiene.
Mange oppstartsselskaper og bedrifter opplever imidlertid at det er vanskelig å starte med maskinlæring under utviklingen av produktene sine. Det kan være utfordrende både å finne relevante eksperter innen maskinlæring, og å forstå og utnytte teknologien på en effektiv måte.
Lavkode- og kodefrie maskinlæringsplattformer er utviklet for å løse disse problemene.
Disse plattformene bidrar til å tette hullene i virksomheten din. For de som ikke er teknisk anlagt, er kodefri maskinlæring et praktisk alternativ da det virker mindre skremmende. Selv de som ikke kan kode, kan skape utmerkede ML-applikasjoner uten å skrive en eneste kodelinje.
Ifølge en rapport fra Gartner Magic Quadrant, vil 65 % av applikasjonsutviklingen innen 2024 foregå på kodefrie og lavkode maskinlæringsplattformer.
Lavkode- og kodefrie plattformer gir mange fordeler i form av økt produktivitet, og de bidrar til å digitalisere og automatisere prosesser med skybaserte mobilapplikasjoner. Dette åpner for nye trender og gir tilgang for et bredere spekter av innovatører og skapere.
I denne artikkelen vil jeg gå nærmere inn på hva kodefrie og lavkodeplattformer er, og hvordan de kan være nyttige for din virksomhet.
Hva er lavkode- og kodefrie plattformer?
Lavkodeplattformer
Lavkode refererer til en metode for programvareutvikling som krever lite eller ingen koding når du lager applikasjoner og systemer. Et programvaresystem med denne funksjonaliteten kalles en lavkodeplattform. Den lar deg generere automatisk kode ved hjelp av visuelle byggeklosser som rullegardinmenyer og dra-og-slipp-funksjoner.
Lavkode er en mellomting mellom kodefri utvikling og manuell koding. Du har fortsatt muligheten til å legge til din egen kode over den automatisk genererte koden hvis ønskelig. I tillegg til raskere koding, muliggjør lavkodeplattformer rask programvareoppsett og distribusjon.
Applikasjoner utviklet med lavkode kan være mobilapper, nettsteder, systemer for forretningsprosessadministrasjon, skybaserte apper som ML-apper og biblioteker, og mye mer.
Kodefrie plattformer
Kodefri refererer til en tilnærming til programvareutvikling som gjør det mulig for brukere å lage programvaresystemer uten å skrive kode. Programvare med denne egenskapen kalles en kodefri plattform. Det er en hands-off tilnærming til koding som i stor grad er avhengig av visuelle verktøy, som dra-og-slipp-komponenter for å generere kode.
Dette betyr at selv om du ikke har noen tidligere erfaring med koding, kan du likevel utvikle applikasjoner og systemer ved hjelp av en kodefri plattform.
Applikasjoner som er bygget ved hjelp av kodefrie plattformer, kan være selvbetjeningsapplikasjoner for bedriftsbrukere, web- og mobilapper, dashbord, systemer for innholdsstyring (CMS), BI-rapporteringsverktøy og mer.
Hvorfor bør du vurdere å bruke en lavkode- eller kodefri plattform?
Lavkode- og kodefrie plattformer reduserer kompleksiteten ved koding gjennom forhåndskonfigurerte maler og visuelle grensesnitt. Noen av fordelene ved å bruke disse plattformene er:
- Større brukervennlighet: Lavkode- og kodefrie plattformer er utviklet for å gi alle brukere mulighet til å skape, uavhengig av teknisk kompetanse. Dermed kan folk uten kodeerfaring raskt bygge nettsteder og applikasjoner. Og hvis du har noe kodeferdighet, kan du legge til din egen kode og tilpasse appen eller nettstedet.
- Raskere kodegenerering: Det tar mye tid å skrive kode linje for linje, spesielt hvis du har begrenset kodekunnskap. Ved å bruke en lavkode- eller kodefri plattform kan du generere kode raskere og dermed utvikle og distribuere programvare raskt.
- Kostnadseffektivt: Manuell koding innebærer høyere investeringer i utviklere, tid, ressurser, infrastruktur og vedlikehold. Lavkode- eller kodefrie plattformer reduserer investeringene dine på disse områdene og forbedrer avkastningen.
I tillegg til det ovennevnte, gir disse plattformene bedre samarbeid mellom IT- og forretningsteamene, øker forståelsen og hjelper deg med å samle inn tilbakemeldinger fra kunder raskt ved hjelp av prototyper som er enkle å bygge.
La oss nå se på noen av de beste lavkode- og kodefrie maskinlæringsplattformene du kan bruke for å starte og eksperimentere med maskinlæring.
MakeML
Med MakeML kan du lage ML-modeller for objektsegmentering og deteksjon uten manuell koding. Plattformen lar deg enkelt lage et rikt datasett og administrere det på en god måte. Du kan også trene ML-modellene dine og teste dem for å forhåndsvise hvordan de fungerer.
MakeML tilbyr en plattform der du kan lære å lage en applikasjon for kunstig intelligens og løse et organisasjonsproblem ved hjelp av Computer Vision i løpet av noen få timer. Du kan også lære om maskinlæring gjennom videoguider på mobilenheten din.
MakeML-opplæringen inkluderer:
- Hvordan lage en objektsegmenterings- og deteksjonsserver med tilpassede nevrale nettverk
- Hvordan lage en applikasjon som kan oppdage antall berøringer eller sprett av en ball
- Hvordan lage en applikasjon som kan oppdage de dyreste frimerkene
- Hvordan tenne et lys uten bruk av ekte flamme ved å bruke AR og maskinlæring
- Hvordan lage en populær applikasjon der brukeren kan prøve neglelakkdesign og -farge umiddelbart
Og så videre.
Det erfarne MakeML-teamet hjelper deg med å lage en Computer Vision-løsning og integrere den i produktet ditt. Du får gratis import-/eksportalternativer for datasett for et bestemt utvalg, samt GPU-skytrening (kun én).
Du kan også benytte deg av flere fordeler ved å starte med et abonnement fra $8,83 per måned.
Obviously AI
Forutsi data i løpet av minutter med maskinlæringsplattformen Obviously AI, uten å skrive en eneste kodelinje. Dette inkluderer hele prosessen med å designe maskinlæringsalgoritmer og forutsi resultatene med ett enkelt klikk.
Få datadialogen til å forme datasettet sømløst uten kode, og del ML-modellene dine med teamet eller gjør dem tilgjengelige for offentligheten. Dette gjør det mulig for alle å begynne å lage spådommer fra algoritmene, og integrere dynamiske Machine Learning-spådommer i applikasjonen din ved hjelp av et lavkode-API.
I tillegg gir Obviously AI deg tilgang til de mest avanserte algoritmene og teknologiene uten å gå på bekostning av ytelsen. Plattformen kan hjelpe deg med å forutsi inntekter, optimalisere forsyningskjeden og tilpasse markedsføringen. Du kan også forutsi potensielt salg, dynamisk prissetting, tilbakebetaling av lån og mer i sanntid.
Obviously AI er designet for å gi en enkel løsning for alle. Du kan laste opp eller integrere en CSV-fil med datakildene dine. Forstå hvilke faktorer som påvirker spådommene og forutsi resultater ved hjelp av hva-hvis-scenarier. Gå i dybden på algoritmenes spesifikasjoner, oppdag konkurrerende modeller og forstå hvordan modellene fungerer.
Spar tid på å bygge avanserte og komplekse AI-modeller, og velg antall rader (fra 1000 til 50 millioner) og kolonner (fra 5 til 200), og få et estimat på hvor lang tid det vil ta å bygge algoritmen ved hjelp av AI.
For å komme i gang med Obviously AI trenger du ikke noen programmeringskunnskap, bakgrunnserfaring eller et datavitenskapsteam.
SuperAnnotate
Bygg SuperData for din AI med SuperAnnotate. Det er en ende-til-ende-plattform for å kommentere, administrere og versjonskontrollere grunnlagsdata for applikasjonen din med kunstig intelligens. Den hjelper deg å skalere og automatisere AI-pipelinen 3–5 ganger raskere ved hjelp av et robust verktøysett, bransjeledende annoteringstjenester og et kraftig databehandlingssystem.
Kommenter video, tekst og bilder med datagjennomstrømning, og bygg datasett av høy kvalitet ved å bruke de beste tjenestene og verktøyene. Gi drivstoff til modellen din for å oppnå suksess i praksis gjennom kraftige prosjektstyringsfunksjoner og teamsamarbeid.
Med SuperAnnotate kan du sette opp en strømlinjeformet annoteringsarbeidsflyt, overvåke prosjektkvaliteten, samarbeide med teamet og mer på ett enkelt sted. Plattformen tilbyr funksjoner for aktiv læring og automatisering som hjelper deg med å gjøre kommenteringsprosessen raskere.
Du får tilgang til omfattende praktiske samarbeids- og kvalitetsstyringsverktøy på flere nivåer for å øke modellens ytelse, sikre vellykkede prosjekter og merke forskjellen umiddelbart.
SuperAnnotate er også en sikker plattform som er bygget for å håndtere komplekse og store prosjekter. Du kan skalere prosjektene dine hvor som helst i verden, noe som gir deg muligheten til å gjøre større forpliktelser og få gode rabatter, og redusere kostnadene for AI-pipeliner.
Bestill en demo i dag for å forstå betydningen av plattformen for din virksomhet. Den er tilgjengelig og nyttig for oppstartsselskaper i tidlig fase.
Teachable Machine
Lær datamaskinen din å oppdage eller gjenkjenne lydene, positurene og bildene dine med Teachable Machine. Det er en enkel og rask måte å lage robuste ML-modeller for dine applikasjoner, nettsteder og mer uten kodekunnskap.
Teachable Machine er en nettbasert maskinlæringsplattform med lav kode, som gjør det enkelt for alle å lage maskinlæringsmodeller. Det er veldig enkelt å bruke:
- Samle og grupper eksemplene dine i ulike klasser eller kategorier som du ønsker at datamaskinen skal lære
- Tren datamaskinen din og test den umiddelbart for å se om modellen lærer det du har lært
- Eksporter modellen til nettsteder, applikasjoner og mer. Du kan til og med laste ned modellen eller lagre den online.
Du kan bruke modellen på enheten din uten at mikrofon- eller webkameradata forlater modellen. I tillegg kan du enkelt klassifisere bilder og kroppsposisjoner via filer, webkamera og lyd gjennom korte lydprøver.
Start et nytt prosjekt nå, eller åpne et eksisterende prosjekt fra en fil eller stasjon.
Apples Create ML
Opplev en ny måte å lære og trene maskinlæringsmodeller på din Apple Mac. Det hjelper deg med å lage ML-modeller enkelt med Apples Create ML, og trene dem effektivt på din Mac.
Noen av de verdifulle funksjonene er:
- Trening med flere modeller: Du kan trene flere modeller ved hjelp av ulike datasett i ett enkelt prosjekt.
- eGPU-treningsstøtte: Plattformen har en ekstern grafikkprosesseringsenhet for bedre modellytelse på din Mac.
- Treningskontroll: Få kontroll over treningsprosessen, for eksempel ved å gjenoppta, spille av, pause og forlenge treningen.
- Visualiseringsevaluering: Lær om modellens ytelse fra evalueringssettet. Utforsk viktige beregninger og koblinger for å identifisere ulike bruksområder, muligheter og fremtidige investeringer som bidrar til å forbedre modellkvaliteten.
- Modellforhåndsvisninger: Bruk iPhone-kameraet til å forhåndsvise modellens ytelse ved hjelp av kontinuitet.
- Opplæring på enheten: Tren modeller raskere på din Mac ved å utnytte GPU-en og CPU-en.
Create ML har ulike modelltyper. Du må velge modelltype, for eksempel bilde, video, bevegelse, lyd, tekst, tabeller og mer. Deretter kan du legge til data og parametere som lar datamaskinen lære.
PyCaret
PyCaret er en åpen kildekode maskinlæringsplattform med lav kode, som kan automatisere arbeidsflytene dine for maskinlæring gjennom Python. Dette brukervennlige, lettlærte og enkle maskinlæringsbiblioteket lar deg bruke mindre tid på koding og mer tid på analysen, for eksempel databehandling, modelltrening, modelforklaring, MLOps og utforskende dataanalyse.
PyCaret er modulært designet, slik at hver modell kan utføre spesifikke maskinlæringsoppgaver. Modulene utfører oppgavene i en spesifisert arbeidsflyt.
PyCaret gir nesten alle muligheten til å bygge robuste lavkode- og ende-til-ende maskinlæringsløsninger. Du kan lære gjennom en hurtigstartdemo, blogg, videoer og diskusjoner. Bygg en enkel ML-applikasjon, tren modellen din raskere, og analyser, gjenta og distribuer den umiddelbart som et REST API.
Du kan spore eksperimenter, lage en ML-app, generere REST API, bygge et docker-bilde og få GPU-støtte. PyCaret er ideelt for fagfolk og entusiaster innen datavitenskap.
Lobe
Tren applikasjonene dine til å identifisere planter, se bevegelser, telle repetisjoner, registrere følelser, sanse farger, sjekke sikkerhet og mer med Lobe. Plattformen hjelper deg med å trene ML-modeller og tilbyr brukervennlige og gratis verktøy, som gir deg alt du trenger for ML-modellene dine.
Bare vis eksempler på hva du vil at applikasjonen din skal lære, og tren automatisk en maskinlæringsmodell som raskt kan tas i bruk i applikasjonen din. Plattformen er enkel å bruke for alle, også uten kodekunnskaper.
Du trenger ikke å laste opp dataene dine til skyen. Tren direkte på datamaskinen din gratis. Lobe er tilgjengelig for Windows og Mac. I tillegg kan du eksportere eller sende modellen din til en hvilken som helst plattform. Plattformen velger automatisk den perfekte maskinlæringsarkitekturen for prosjektet ditt.
Lobe forenkler maskinlæringsprosessen med tre enkle trinn der du må:
- Samle og legge til tagger til bildene dine
- Tren ML-modellen din og legg merke til resultatene
- Spill og forbedre modellens ytelse, og eksporter deretter modellen raskt.
Med Lobe kan du raskt merke bildene i mappene dine eller samle dem ved hjelp av webkameraet for å lage et ML-datasett. Du trenger ikke å konfigurere eller sette opp noe. Bruk visuelle resultater for å forstå styrkene og svakhetene til alle modellene dine.
MonkeyLearn
Få tilgang til banebrytende kunstig intelligens-teknologi med MonkeyLearn, som gjør det enkelt å rydde, visualisere og merke tilbakemeldinger fra kunder. Det er et alt-i-ett datavisualiserings- og tekstanalysestudio uten kode, som gir deg full oversikt over dataene dine og lar deg analysere dem.
Med MonkeyLearn kan du gå i dybden på dataene med et større detaljnivå og raskt lage tilpassede visualiseringer og diagrammer. I tillegg kan du kombinere og filtrere denne innsikten etter datainndata, inkludert egendefinerte felt og datoer.
MonkeyLearn lar deg bruke de ferdige maskinlæringsmodellene, og lar deg bygge dine egne. I tillegg kan du velge fra et bredt utvalg av forhåndstrente klassifikatorer for en rask start. Du kan også raskt bygge sentimentanalyser, emneklassifikatorer, enhetsuttrekkere osv.
Du kan trene ML-modellene dine i et enkelt brukergrensesnitt ved å importere datasett og definere egendefinerte tagger. MonkeyLearn tilbyr også skreddersydde forretningsmaler, som tar hensyn til ulike scenarier.
Alle malene inkluderer forhåndslaget tekst-analyse og dashbord. I tillegg tilbyr MonkeyLearn NPS-analyse, gjennomgangsanalyse, CSAT-analyse, støtteanalyse, undersøkelsesanalyse, VOC-analyse osv.
Bestill en gratis demo og finn ut hvordan MonkeyLearn kan hjelpe deg.
Konklusjon
Lavkode- og kodefrie maskinlæringsplattformer tilbyr en enkel måte å lage applikasjoner, nettsteder og programvareprodukter på, uansett om du er koder eller ikke. Disse plattformene hjelper deg med å laste opp dine egendefinerte modeller eller trene dem ved hjelp av ulike verktøy. Dette kan igjen hjelpe deg å vise din kreativitet til milliarder av mennesker.
Velg den beste lavkode- eller kodefrie maskinlæringsplattformen for å lage ML-modeller og datasett med høy hastighet, og bygg applikasjonene og nettstedene dine med forbedret produktivitet, samarbeid og avkastning.