Plattformar för maskininlärning som använder metoder med låg kod eller helt utan kod, ger företag och individer möjligheten att utveckla mer nyskapande applikationer, med stöd av kraften i artificiell intelligens.
Det globala intresset för tekniker som AI och maskininlärning (ML) är starkt växande.
Allmänheten har börjat inse deras potential och effektivitet i många olika områden, från fordon och finans till bankväsende, marknadsföring, cybersäkerhet och e-handel. Fler och fler vill experimentera med dessa teknologier.
Trots detta upplever många nystartade företag och etablerade bolag utmaningar med att implementera maskininlärning i sina produktutvecklingsprocesser. Att hitta rätt kompetens inom maskininlärning, samt förstå och använda tekniken på ett effektivt sätt, kan vara svårt.
Det är här maskininlärningsplattformar med låg kod och utan kod kommer in i bilden. De är utformade för att lösa dessa problem.
Dessa plattformar kan fylla luckor i verksamheten. För personer utan djupa tekniska kunskaper är maskininlärning utan kod ett praktiskt alternativ. Det är mindre skrämmande och ger möjligheten även för icke-programmerare att skapa avancerade ML-applikationer, utan att behöva skriva en enda kodrad.
Enligt en rapport från Gartner Magic Quadrant, förväntas 65% av all applikationsutveckling år 2024 ske på maskininlärningsplattformar som använder sig av lågkod och ingen kod.
Dessa plattformar erbjuder betydande produktivitetsfördelar och bidrar till digitaliseringen och automatiseringen av processer genom molnbaserade mobilapplikationer. De öppnar därmed upp för nya trender och möjligheter för en bredare krets av kreatörer och innovatörer.
I denna artikel kommer jag att förklara vad plattformar med ingen kod och låg kod innebär, samt hur de kan vara till nytta för ditt företag.
Vad är plattformar med låg kod och ingen kod?
Lågkodsplattformar
Lågkod syftar på en utvecklingsmetod där programvara och system kan byggas med minimal eller ingen traditionell kodning. Ett programvarusystem med denna förmåga kallas för en lågkodsplattform. Den gör det möjligt att generera automatiserad kod genom visuella byggblock som rullgardinsmenyer och dra-och-släpp-funktioner.
Lågkod är en kompromiss mellan helt kodfri utveckling och manuell kodning. Användare har fortfarande möjlighet att lägga till egen kod ovanpå den automatiskt genererade koden. Utöver snabbare utveckling möjliggör lågkodsplattformar även snabbare installation och distribution av mjukvara.
Applikationer skapade med lågkod kan vara mobilappar, webbplatser, system för affärsprocesshantering och molnbaserade applikationer som ML-appar och bibliotek.
No-Code Plattformar
Ingen kod (no-code) är en strategi för programvaruutveckling som gör det möjligt för användare att skapa programvarusystem utan att behöva skriva någon kod. Programvara som stöder detta kallas en no-code-plattform. Den förlitar sig helt på visuella verktyg som dra-och-släpp-komponenter för att generera kod.
Detta innebär att även utan tidigare erfarenhet av programmering, kan användare utveckla applikationer och system genom att använda en no-code-plattform.
Applikationer som skapas med hjälp av no-code-plattformar kan vara självbetjäningsapplikationer för företagsanvändare, webb- och mobilappar, dashboards, CMS (Content Management Systems), BI-rapporteringsverktyg, och mycket mer.
Varför använda plattformar med låg kod eller ingen kod?
Plattformar med låg kod och ingen kod förenklar kodningen genom att använda fördefinierade mallar och visuella gränssnitt. Här är några av fördelarna med att använda dessa plattformar:
- Bredare användbarhet: Plattformar med låg kod och ingen kod är utformade för att vara tillgängliga för alla, oavsett teknisk kunskapsnivå. Detta gör att personer utan erfarenhet av kodning snabbt kan skapa webbplatser och applikationer. Användare med kodningserfarenhet kan komplettera och anpassa applikationer med egen kod.
- Snabbare kodgenerering: Att skriva kod manuellt, rad för rad, är tidskrävande, särskilt om man saknar djupgående programmeringskunskaper. Genom att använda en plattform med låg kod eller ingen kod kan kod snabbare genereras, vilket leder till snabbare utveckling och distribution av programvara.
- Kostnadseffektivt: Manuell kodning kräver stora investeringar i utvecklare, tid, resurser, infrastruktur och underhåll. Plattformar med låg kod eller ingen kod minskar dessa kostnader och förbättrar avkastningen på investeringen (ROI).
Utöver dessa punkter bidrar dessa plattformar till bättre samarbete mellan IT- och affärsteam. De ökar även förståelsen och gör det lättare att samla in feedback från kunder genom enkla prototyper.
Låt oss nu titta på några av de främsta maskininlärningsplattformarna med låg kod och ingen kod som kan användas för att starta och experimentera med ML.
MakeML
Med MakeML kan objektsegmentering och detektion i ML-modeller skapas utan manuell kodning. Plattformen underlättar skapandet och hanteringen av en omfattande dataset. Det är också möjligt att träna ML-modeller och testa dem för att förhandsgranska hur de fungerar.
MakeML erbjuder en plattform för att lära sig skapa AI-applikationer och lösa organisatoriska problem med hjälp av Computer Vision på några timmar. Dessutom finns videohandledningar tillgängliga via mobilen för att lära sig mer om maskininlärning.
MakeML handledningar inkluderar:
- Hur man skapar en server för objektsegmentering och detektion med anpassade neurala nätverk.
- Hur man skapar en applikation som kan identifiera antalet studs eller beröringar av en boll.
- Hur man skapar en applikation som kan identifiera de dyraste frimärkena.
- Hur man använder AR och maskininlärning för att tända en ljuskälla utan eld.
- Hur man skapar en populär applikation där användare kan prova olika nagellacksdesigner och färger.
MakeML:s erfarna team kan hjälpa dig att skapa en Computer Vision-lösning och integrera den i din produkt. De erbjuder även gratis alternativ för import och export av dataset inom ett specificerat intervall, samt GPU molnträning (en gång).
Ytterligare fördelar kan erhållas genom ett startabonnemang för $8,83 per månad.
Obviously AI
Med Obviously AI är det möjligt att förutsäga data på bara några minuter med hjälp av en maskininlärningsplattform utan att skriva kod. Hela processen, från design av maskininlärningsalgoritmer till förutsägelse av resultat, kan genomföras med ett enda klick.
Skapa smidigt dataset utan kod och dela dina ML-modeller med ditt team eller gör dem offentligt tillgängliga. Genom plattformens API med låg kod kan vem som helst börja göra förutsägelser med hjälp av algoritmerna och integrera dynamiska maskininlärningsförutsägelser i din applikation.
Obviously AI ger tillgång till avancerade algoritmer och tekniker utan att kompromissa med prestanda. De kan användas för att prognostisera intäkter, optimera leveranskedjan och anpassa marknadsföring. Det är också möjligt att i realtid förutsäga potentiell kundkonvertering, dynamisk prissättning, återbetalning av lån med mera.
Obviously AI är designad för att tillhandahålla en enkel lösning för alla. Data kan läggas till genom att integrera en CSV-fil med dina datakällor. Användare kan förstå vilka faktorer som påverkar förutsägelser och förutsäga resultat med olika ”vad händer om”-scenarier. Det går även att granska algoritmspecifikationer, upptäcka konkurrerande modeller och förstå hur de fungerar.
Spara tid genom att slippa bygga avancerade och komplexa AI-modeller. Användaren kan välja antal rader (1000-50M) och kolumner (5-200) och få en uppskattning av tiden som krävs för att bygga algoritmen med AI.
För att börja använda Obviously AI krävs varken programmeringskunskaper, bakgrundserfarenhet eller ett datavetenskapligt team.
Superkommentar
Skapa SuperData för din AI med Superkommentar. Det är en omfattande plattform för att kommentera, hantera och versionshantera data för din AI-applikation. Den hjälper till att skala och automatisera din AI-pipeline 3-5 gånger snabbare med hjälp av robusta verktyg, ledande annoteringstjänster och ett kraftfullt system för datahantering.
Kommentera video, text och bilder för datagenomströmning och skapa högkvalitativa datasets med hjälp av branschledande tjänster och verktyg. Med hjälp av kraftfulla projektledningsfunktioner och samarbetsverktyg för team kan du se till att din modell lyckas i praktiken.
SuperAnnotate gör det möjligt att ställa in ett strömlinjeformat annoteringsflöde, övervaka projektkvalitet, samarbeta med team och mer, allt på en och samma plats. Det erbjuder funktioner för aktiv inlärning och automatisering, vilket gör annoteringsprocessen snabbare.
Du får tillgång till omfattande samarbets- och kvalitetshanteringsverktyg på flera nivåer för att förbättra modellens prestanda, driva framgångsrika projekt och uppnå resultat direkt.
SuperAnnotate erbjuder också en säkerhetsplattform för att konsolidera pipelines av alla komplexiteter och storlekar. Du kan skala dina projekt globalt och göra större åtaganden för att få rabatter och minska kostnaderna för AI-pipelines.
Boka en demo idag och se vilken nytta plattformen kan ge ditt företag. Den är särskilt fördelaktig och tillgänglig för företag i tidiga skeden.
Teachable Machine
Med Teachable Machine kan du träna din dator att upptäcka och känna igen ljud, positioner och bilder. Det erbjuder ett enkelt och snabbt sätt att skapa robusta ML-modeller för dina applikationer, webbplatser och mer, utan att ha någon kunskap om kodning.
Teachable Machine är en webbaserad maskininlärningsplattform med låg kod, som är tillgänglig för alla och enkel att använda. Användningen är enkel:
- Samla och gruppera dina exempel i olika klasser eller kategorier, det som du vill att din dator ska lära sig.
- Träna din dator och testa den direkt för att se om modellen lär sig det du lärt ut.
- Exportera modellen till dina webbplatser, applikationer och mer. Du kan ladda ner modellen eller använda den online.
Det är viktigt att notera att modellen kan användas fullt ut på din enhet utan att data från mikrofon eller webbkamera lämnar modellen. Dessutom kan du enkelt klassificera bilder och kroppspositioner via filer, webbkamera eller ljud med hjälp av korta ljudprover.
Starta ett nytt projekt nu eller öppna ett befintligt projekt från en fil eller enhet.
Apples Create ML
Upplev ett nytt sätt att lära ut och träna maskininlärningsmodeller på din Apple Mac. Med Apples Create ML kan du enkelt skapa och träna ML-modeller på din Mac.
Några av de värdefulla funktionerna är:
- Träning för flera modeller: Användaren kan träna flera modeller med olika dataset i ett enda projekt.
- eGPU Training Support: Stöd för extern grafikbehandlingsenhet för bättre modellprestanda på din Mac.
- Träningskontroll: Användaren har kontroll över träningsprocessen och kan pausa, återuppta och förlänga den.
- Visualiseringsutvärdering: Få insikt i hur bra din modell presterar genom utvärderingsdatasetet. Utforska nyckeltal för att identifiera användningsfall, möjligheter och framtida investeringar som kan förbättra modellkvaliteten.
- Modellförhandsvisningar: Använd din iPhone-kamera för att förhandsgranska modellens prestanda med hjälp av Continuity.
- Träning på enheten: Träna modeller snabbare på din Mac genom att dra fördel av GPU och CPU.
Create ML erbjuder olika modelltyper. Användaren behöver välja sin modelltyp (bild, video, rörelse, ljud, text, tabell m.m.), och sedan lägga till data och parametrar som gör det möjligt för datorn att lära sig.
PyCaret
PyCaret är en maskininlärningsplattform med låg kod och öppen källkod som automatiserar arbetsflöden för maskininlärning med hjälp av Python. Detta användarvänliga, lättanvända bibliotek för maskininlärning gör att du kan lägga mindre tid på kodning och mer på analys, dataförbehandling, modellträning, modellförklaring, MLOps och utforskande dataanalys.
PyCaret är modulärt utformat, vilket innebär att varje modell kan utföra specifika maskininlärningsuppgifter. Här är funktionerna uppsättningar av åtgärder som utför uppgifter i ett specificerat arbetsflöde.
PyCaret gör det möjligt för nästan vem som helst att bygga robusta, lågkodade och kompletta maskininlärningslösningar. Man kan lära sig genom snabbstartsdemos, bloggar, videor och diskussioner. Bygg en enkel ML-applikation, träna din modell snabbare, analysera den och distribuera den direkt som ett REST API.
Med PyCaret kan du spåra experiment, skapa en ML-app, skapa REST API, bygga dockerbilder och få GPU-stöd. PyCaret är idealiskt för datavetenskapsproffs och datavetenskapsentusiaster.
Lobe
Med Lobe kan du träna dina applikationer att identifiera växter, se gester, räkna repetitioner, känna igen känslor, uppfatta färger, kontrollera säkerheten med mera. Lobe hjälper dig att träna ML-modeller och erbjuder användarvänliga och kostnadsfria verktyg och ger dig allt du behöver för dina ML-modeller.
Genom att visa exempel på vad du vill att din applikation ska lära sig tränas automatiskt en maskininlärningsmodell som snabbt kan distribueras i din applikation. Plattformen är enkel att använda, även utan kunskaper i kodning.
Du behöver inte ladda upp din data till molnet, utan kan träna direkt på din dator gratis. Lobe är tillgängligt för både Windows och Mac. Dessutom kan du exportera eller distribuera din modell till vilken plattform som helst. Den väljer automatiskt den idealiska maskininlärningsarkitekturen för ditt projekt.
Lobe förenklar maskininlärningsprocessen med tre enkla steg:
- Samla in bilder och lägg till taggar.
- Träna din ML-modell och notera resultaten.
- Finjustera din modellprestanda och exportera den.
Med Lobe kan du snabbt tagga bilderna i dina mappar eller samla in dem med hjälp av webbkameran för att skapa ett ML dataset. Ingen konfiguration eller installation krävs, och du kan se visuella resultat som gör det enklare att förstå styrkorna och svagheterna hos modellerna.
MonkeyLearn
Med MonkeyLearn får du tillgång till den senaste tekniken för artificiell intelligens, vilket förenklar uppgiften att rengöra, visualisera och tagga kundfeedback. Det är en komplett studio för datavisualisering och textanalys utan kod, där du kan få insikt i data och analysera den.
Med MonkeyLearn kan du granska data mer noggrant och snabbt skapa anpassade visualiseringar och diagram. Du kan även kombinera och filtrera insikter efter olika indata, som anpassade fält och datum.
MonkeyLearn erbjuder färdiga maskininlärningsmodeller, men ger även användaren möjlighet att bygga egna. Det finns även ett brett utbud av förtränade klassificerare för en snabb start. Det går även att snabbt bygga sentimentanalys, ämnesklassificerare, enhetsextraktorer m.m.
ML-modeller kan tränas i ett enkelt användargränssnitt genom att importera dataset och definiera anpassade taggar. MonkeyLearn erbjuder också skräddarsydda affärsmallar som är anpassade för olika scenarier.
Alla mallar inkluderar färdig textanalys och dashboards. MonkeyLearn erbjuder bland annat NPS-analys, granskningsanalys, CSAT-analys, supportanalys, enkätanalys och VOC-analys.
Boka en gratis demo och lär dig mer om hur MonkeyLearn kan hjälpa dig.
Slutsats
Maskininlärningsplattformar med låg kod och ingen kod gör det enklare att skapa applikationer, webbplatser och programvaruprodukter, oavsett om du är programmerare eller inte. Dessa plattformar kan användas för att ladda upp anpassade modeller eller träna dem med olika verktyg, vilket ger möjlighet att visa sin kreativitet för en global publik.
Välj den bästa maskininlärningsplattformen med låg kod eller ingen kod för att skapa dina ML-modeller och dataset i högt tempo och bygg applikationer och webbplatser med förbättrad produktivitet, samarbete och ROI.