8 maskinlæringsplattformer med lav kode og ingen kode å bruke

Maskinlæringsplattformer med lav kode og ingen kode er til nytte for bedrifter og enkeltpersoner ved å hjelpe dem med å bygge mer innovative applikasjoner ved å bruke kraften til kunstig intelligens.

Interessen for teknologier som AI og ML er skyhøy globalt.

Folk har begynt å forstå deres kraft og effektivitet i forskjellige brukstilfeller, det være seg bil, finans, bank, markedsføring, cybersikkerhet og e-handel. De blir stadig mer glade for å eksperimentere med det.

Imidlertid synes mange startups og bedrifter det er utfordrende å komme i gang med maskinlæring mens de bygger produktene sine. Enten du finner relevante maskinlæringseksperter eller forstår og utnytter teknologien, blir ting vanskelig i utførelsen.

Maskinlæringsplattformer med lav kode og ingen kode er bygget for å løse slike problemer.

Dette bidrar til å fylle tomrommene i virksomheten din. For ikke-tekniske personer er maskinlæring uten kode et ganske praktisk alternativ siden det er mindre skremmende, og til og med ikke-kodere kan lage utmerkede ML-applikasjoner uten å skrive en eneste kodelinje.

Ifølge Gartner Magic Quadrant-rapportvil 65 % av applikasjonsutviklingen foregå på maskinlæringsplattformer uten noder og lav kode innen 2024.

Plattformer med lav kode og ingen kode gir mange produktivitetsgevinster og hjelper til med å digitalisere og automatisere prosesser med skybaserte mobilapplikasjoner. På denne måten åpner de for nye trender og tilgjengelighet for en bredere gruppe tenkere og skapere.

I denne artikkelen vil jeg forklare plattformer uten kode og lav kode og hvor nyttige de kan være for virksomheten din.

Hva er plattformer med lav kode og ingen kode?

Lavkodeplattformer

Lav kode refererer til en programvareutviklingsmetodikk som trenger lite eller ingen koding mens du bygger applikasjoner og systemer. Og programvaresystemet med denne muligheten er det du kan kalle en lavkodeplattform. Den lar deg generere automatisert kode ved hjelp av visuelle byggeklosser som en rullegardinmeny og dra-og-slipp-alternativer.

Lav kode er en midtveis mellom ingen kode og manuell koding. Og du kan fortsatt legge til koden din over den automatisk genererte koden hvis du vil. Bortsett fra raskere koding, muliggjør lavkodeplattformer rask programvareoppsett og distribusjon.

Appene med lav kode kan være mobilapper, nettsteder, forretningsprosessadministrasjon, skybaserte apper som ML-apper og biblioteker, og mer.

Ingen-kode plattformer

No-code refererer til en programvareutviklingstilnærming som lar brukere bygge programvaresystemer uten å skrive kode. Og programvaren med denne funksjonen er en kodefri plattform. Det er en hands-off tilnærming til koding som er helt avhengig av visuelle verktøy som dra-og-slipp-komponenter for kodegenerering.

Dette betyr at selv om du ikke har noen tidligere kodeferdigheter, kan du fortsatt utvikle applikasjoner og systemer ved hjelp av en kodefri plattform.

Applikasjonene som er bygget ved hjelp av plattformer uten kode, kan være selvbetjeningsapplikasjoner for forretningsbrukere, nett- og mobilapper, dashbord, innholdsstyringssystemer (CMS), BI-rapporteringsverktøy og mer.

Hvorfor bør du bruke en plattform med lav kode eller ingen kode?

Plattformer med lav kode og ingen kode reduserer kodingskompleksiteten gjennom forhåndskonfigurerte maler og visuelle grensesnitt. Noen av fordelene med å bruke disse plattformene er:

  • Bredere brukervennlighet: Plattformer med lav kode og ingen kode er bygget for å styrke alle brukere, uavhengig av deres tekniske kompetanse. Derfor kan folk uten kodingserfaring raskt bygge nettsteder og applikasjoner. Og hvis du har noen kodeferdigheter, kan du legge til koden din og tilpasse en app eller et nettsted.
  • Raskere kodegenerering: Å skrive kode linje for linje tar mye tid, og øker hvis du har begrensede kodeferdigheter. Å bruke en plattform med lav kode eller ingen kode vil hjelpe deg med å lage kode raskere for å utvikle og distribuere programvare raskt.
  • Kostnadseffektivt: Å lage kode manuelt innebærer høyere investering i utviklere, tid, ressurser, infrastruktur og vedlikehold. Plattformer med lav kode eller ingen kode reduserer investeringen din i disse aspektene og forbedrer avkastningen.
  Hvor mye koster Netflix i Japan?

Bortsett fra det ovennevnte, muliggjør disse plattformene bedre samarbeid mellom IT- og forretningsteamene, gir økt forståelse og hjelper deg med å samle tilbakemeldinger fra kunder raskt med prototyper som er enkle å bygge.

La oss nå diskutere noen av de beste maskinlæringsplattformene med lav kode og ingen kode for å starte og eksperimentere på ML-reisen din.

MakeML

Lag objektsegmentering og deteksjon ML-modeller med MakeML uten manuell koding. Den lar deg enkelt lage et rikt datasett og administrere det godt. Du kan også trene ML-modellene dine og teste dem for å forhåndsvise handlingene deres.

MakeML tilbyr en plattform der du kan lære å lage en kunstig intelligens-applikasjon og løse et organisatorisk problem ved hjelp av Computer Vision i løpet av et par timer. Du kan også lære maskinlæring via 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 fyre opp et stearinlys uten faktisk brann ved å bruke AR og maskinlæring
  • Hvordan lage en populær applikasjon som lar en bruker prøve neglelakkdesign og farge umiddelbart

Og så videre.

Det erfarne MakeML-teamet vil hjelpe deg med å lage en Computer Vision-løsning og integrere løsningen i produktet ditt. Få gratis import-/eksportalternativer for datasett for et spesifikt utvalg og GPU-skytrening (kun én).

Du kan også benytte deg av flere fordeler med et startområde på $8,83/måned.

Tydeligvis AI

Forutsi data innen minutter med Tydeligvis AI Maskinlæringsplattform uten å skrive en eneste kodelinje. Dette inkluderer hele prosessen med å designe maskinlæringsalgoritmer og forutsi resultatene fra dem med et enkelt klikk.

Få datadialogen for å forme datasettet sømløst uten kode og dele ML-modellene dine med teamet eller gjøre dem tilgjengelige for publikum. Det gjør det mulig for alle å begynne å lage spådommer fra algoritmene og bringe dynamiske Machine Learning-spådommer inn i applikasjonen din ved hjelp av lavkode API.

Videre legger åpenbart AI de mest banebrytende algoritmene og teknologiene i hendene dine uten å ofre ytelsen. Det kan hjelpe deg med å forutsi inntekter, optimalisere forsyningskjeden og tilpasse markedsføringen. I tillegg kan du forutsi potensielle salg, dynamisk prising, tilbakebetaling av lån og mer i sanntid.

Tydeligvis er AI designet for å gi en uanstrengt løsning for alle. Du kan legge til eller integrere en CSV-fil med datakildene dine. Forstå faktorer som påvirker spådommene og forutsi utfall med scenarier som hva-hvis. Dykk dypt ned i algoritmespesifikasjonene, oppdag konkurrerende modeller og forstå hvordan modellene fungerer.

Spar tid på å bygge avanserte og komplekse AI-modeller og skyv for å velge antall rader (fra 1000-50M) og kolonner (fra 5-200) og kjenn tiden det tar å bygge algoritmen ved hjelp av AI.

Å komme i gang med AI krever selvsagt ikke noe behov for programmeringskunnskap, bakgrunnserfaring eller et datavitenskapsteam.

Supermerknad

Bygg SuperData med Supermerknad for din AI. Det er en ende-til-ende-plattform for å kommentere, administrere og versjonsgrunne sannhetsdata for kunstig intelligens-applikasjonen din. Det hjelper deg å skalere og automatisere AI-pipelinen 3x-5x raskere ved å bruke et robust verktøysett, bransjeledende annoteringstjenester og et kraftig databehandlingssystem.

Kommenter video, tekst og bilde med datagjennomstrømning og bygg høykvalitets datasett ved å bruke klassens beste tjenester og verktøysett. Gi drivstoff til modellen din for å lykkes i felten gjennom kraftige prosjektstyringsfunksjoner og teamsamarbeid.

  Hvordan beregne dager mellom to datoer i Excel

SuperAnnotate lar deg sette opp en strømlinjeformet annoteringsarbeidsflyt, overvåke kvaliteten på prosjektet, samarbeide med teamet og mer på ett enkelt sted. Den tilbyr aktive lærings- og automatiseringsfunksjoner som hjelper deg å gjøre merknadsprosessen raskere.

Du vil få omfattende praktiske samarbeids- og kvalitetsstyringsverktøy på flere nivåer for å øke modellytelsen, drive vellykkede prosjekter og umiddelbart føle forskjellen.

SuperAnnotate gir også en sikkerhet først plattform bygget for å konsolidere rørledninger av enhver kompleksitet og størrelse. Det kan skalere prosjektene dine hvor som helst over hele kloden, slik at du kan gjøre mer betydelige forpliktelser for å få masserabatter og redusere kostnadene for AI-rørledninger.

Bestill en demo i dag og forstå dens betydning for virksomheten din. For et oppstartsselskap i tidlig fase kommer det godt med og er tilgjengelig.

Lærbar maskin

Tren datamaskinen din til å oppdage eller gjenkjenne lydene, poseringene og bildene dine med Lærbar maskin. Det gir deg en enkel og rask måte å lage robuste ML-modeller for dine applikasjoner, nettsteder og mer uten kunnskap om koding.

Teachable Machine er en nettbasert maskinlæringsplattform med lav kode som lar deg lage maskinlæringsmodeller som er tilgjengelige for alle og enkle å bruke. Å bruke det er veldig enkelt:

  • Samle og grupper eksemplene dine i forskjellige klasser eller kategorier som du vil at datamaskinen skal lære
  • Tren datamaskinen din og test den ut umiddelbart for å se om modellen lærer det du lærte
  • Eksporter modellen for nettstedene, applikasjonene og mer. Du kan til og med laste ned modellen eller være vert for den samme online.

Enda viktigere, du kan bruke modellen helt på enheten din uten at mikrofon- eller webkameradata forlater modellen. Dessuten 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 å lage ML-modeller enkelt med Apples Create ML og tren dem godt på din Mac.

Noen av de verdifulle funksjonene er:

  • Trening med flere modeller: Du kan trene flere modeller ved å bruke forskjellige datasett i et enkelt prosjekt.
  • eGPU Training Support: Den har en ekstern grafikkbehandlingsenhet for bedre modellytelse på din Mac.
  • Treningskontroll: Få kontroll over treningsprosessen din, for eksempel gjenoppta, spill, pause og forleng.
  • Visualiseringsevaluering: Lær om modellens ytelse fra evalueringssettet. Utforsk nøkkelberegninger og koblinger for å identifisere ulike brukstilfeller, muligheter og fremtidige investeringer som hjelper til med å forbedre modellkvaliteten.
  • Modellforhåndsvisninger: Bruk iPhone-kameraet til å forhåndsvise modellens ytelse ved å bruke kontinuitet.
  • Opplæring på enheten: Tren modeller raskere på Mac-en din ved å dra nytte av GPU og CPU.

Create ML har ulike modelltyper. Du må velge modelltype, for eksempel bilde, video, bevegelse, lyd, tekst, tabeller og mer. Senere kan du legge til data og parametere som lar datamaskinen din lære.

PyCaret

PyCaret er en maskinlæringsplattform med lav kode og åpen kildekode som kan automatisere arbeidsflytene dine for maskinlæring gjennom Python. Dette brukervennlige, lettlærte og enkle maskinlæringsbiblioteket lar deg bruke mindre tid på koding og mer på analysen, for eksempel dataforbehandling, modelltrening, modellforklaring, MLOps og utforskende dataanalyse.

PyCaret er designet modulært, slik at hver modell kan utføre spesifikke maskinlæringsoppgaver. Her er funksjoner settene med handlinger som utfører oppgaver i en spesifisert arbeidsflyt.

PyCaret gir nesten alle mulighet 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 en REST API.

  Hva er kravene til Valorant bærbar PC?

Du kan spore eksperimenter, lage en ML-app, lage REST API, bygge docker-bildet og få GPU-støtte. PyCaret er ideell for fagfolk innen datavitenskap og datavitenskapsentusiaster.

Lobe

Tren applikasjonene dine til å identifisere planter, se bevegelser, telle repetisjoner, føle følelser, sanse farger, sjekke sikkerhet og mer med Lobe. Den hjelper deg med å trene ML-modeller og tilbyr brukervennlige og gratis verktøy, og bringer alt du trenger til ML-modellene dine.

Bare vis eksempler på hva du vil at applikasjonen din skal lære og trene en maskinlæringsmodell automatisk som raskt kan sendes i applikasjonen din. Hvem som helst kan enkelt bruke denne plattformen uten å ha kodekunnskap.

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 på hvilken som helst plattform. Den vil automatisk velge den perfekte maskinlæringsarkitekturen for prosjektet ditt.

Lobe forenkler maskinlæringsprosessen med tre enkle trinn der du må:

  • Samle og legg til tagger til bildene dine
  • Tren ML-modellen din og noter 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. Ikke behov for noen konfigurasjons- og oppsettprosess; bare bruk visuelle resultater for å forstå styrkene og svakhetene til alle modellene dine.

MonkeyLearn

Få banebrytende kunstig intelligens-teknologi med MonkeyLearn som gjør oppgaven din enkel å rengjøre, visualisere og merke tilbakemeldinger fra kunder. Det er et alt-i-ett-datavisualiserings- og tekstanalysestudio uten kode som lar deg få fullstendig innsikt i dataene dine og analysere dem.

Med MonkeyLearn kan du dykke dypt inn i dataene med 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. Videre kan du velge fra et bredt utvalg av forhåndstrente klassifiserere for en rask start. Du kan også raskt bygge sentimentanalyse, emneklassifiserere, enhetsuttrekkere, etc.

Tren dessuten ML-modellene dine i et enkelt brukergrensesnitt ved å importere datasett og definere egendefinerte tagger. MonkeyLearn tilbyr også skreddersydde forretningsmaler, med tanke på ulike scenarier.

Alle malene inkluderer forhåndslagde tekstanalyse og dashboards. I tillegg tilbyr MonkeyLearn NPS-analyse, gjennomgangsanalyse, CSAT-analyse, støtteanalyse, undersøkelsesanalyse, VOC-analyse, etc.

Bestill en gratis demo og lær hvordan MonkeyLearn kan hjelpe deg.

Konklusjon

Maskinlæringsplattformer med lav kode og ingen kode tilbyr en enkel måte å lage applikasjoner, nettsteder og programvareprodukter på, enten du er en koder eller ikke-koder. Disse plattformene vil hjelpe deg med å laste opp de tilpassede modellene dine eller trene dem ved hjelp av ulike verktøy. Dette vil ytterligere hjelpe deg å bringe kreativiteten din foran milliarder av mennesker.

Velg derfor den beste maskinlæringsplattformen med lav kode eller ingen kode for å lage ML-modeller og datasett i superrask hastighet og bygge applikasjonene og nettstedene dine med forbedret produktivitet, samarbeid og avkastning.

x