Maskininlärningsplattformar med låg kod och ingen kod gynnar företag och individer genom att de hjälper dem att bygga mer innovativa applikationer med kraften i artificiell intelligens.
Intresset för teknologier som AI och ML ökar globalt.
Människor har börjat förstå sin makt och effektivitet i olika användningsfall, vare sig det är bil, finans, bank, marknadsföring, cybersäkerhet och e-handel. De blir allt mer glada över att experimentera med det.
Men många nystartade företag och företag tycker att det är utmanande att komma igång med maskininlärning medan de bygger sina produkter. Oavsett om du hittar relevanta maskininlärningsexperter eller förstår och utnyttjar tekniken, blir saker knepiga i genomförandet.
Maskininlärningsplattformar med låg kod och ingen kod är byggda för att lösa sådana problem.
Detta hjälper till att fylla tomrummen i ditt företag. För icke-tekniska individer är maskininlärning utan kod ett ganska bekvämt alternativ eftersom det är mindre skrämmande, och även icke-kodare kan skapa utmärkta ML-applikationer utan att skriva en enda rad kod.
Enligt Gartner Magic Quadrant-rapport65 % av applikationsutvecklingen kommer att ske på maskininlärningsplattformar utan nod och lågkod 2024.
Plattformar med låg kod och ingen kod erbjuder många produktivitetsvinster och hjälper till att digitalisera och automatisera processer med molnbaserade mobilapplikationer. På så sätt öppnar de upp för nya trender och tillgänglighet för en bredare grupp av tänkare och kreatörer.
I den här artikeln kommer jag att förklara plattformar för ingen kod och låg kod och hur användbara de kan vara för ditt företag.
Innehållsförteckning
Vad är plattformar med låg kod och ingen kod?
Lågkodsplattformar
Lågkod hänvisar till en metod för mjukvaruutveckling som behöver lite eller ingen kodning när man bygger applikationer och system. Och mjukvarusystemet med denna förmåga är vad du kan kalla en lågkodsplattform. Det gör att du kan generera automatiserad kod med hjälp av visuella byggstenar som en rullgardinsmeny och dra-och-släpp-alternativ.
Låg-kod är en halvvägs mellan no-code och manuell kodning. Och du kan fortfarande lägga till din kod över den automatiskt genererade koden om du vill. Förutom snabbare kodning möjliggör lågkodsplattformar snabb installation och distribution av programvara.
Lågkodsapplikationerna kan vara mobilappar, webbplatser, affärsprocesshantering, molnbaserade appar som ML-appar och bibliotek med mera.
No-Code Plattformar
No-code hänvisar till ett tillvägagångssätt för mjukvaruutveckling som tillåter användare att bygga mjukvarusystem utan att skriva kod. Och programvaran med denna funktion är en kodfri plattform. Det är ett praktiskt tillvägagångssätt för kodning som helt förlitar sig på visuella verktyg som dra-och-släpp-komponenter för kodgenerering.
Detta innebär att även om du inte har några tidigare kodningskunskaper kan du fortfarande utveckla applikationer och system med hjälp av en kodfri plattform.
De applikationer som byggs med plattformar utan kod kan vara självbetjäningsapplikationer för företagsanvändare, webb- och mobilappar, instrumentpaneler, innehållshanteringssystem (CMS), BI-rapporteringsverktyg och mer.
Varför ska du använda en plattform med låg kod eller ingen kod?
Plattformar med låg kod och ingen kod minskar kodningskomplexiteten genom förkonfigurerade mallar och visuella gränssnitt. Några av fördelarna med att använda dessa plattformar är:
- Bredare användbarhet: Lågkods- och no-code-plattformar är byggda för att stärka alla användare, oavsett deras tekniska kompetens. Därför kan personer utan kodningserfarenhet snabbt bygga webbplatser och applikationer. Och om du har några kodningskunskaper kan du lägga till din kod och anpassa en app eller webbplats.
- Snabbare kodgenerering: Att skriva kod rad för rad tar mycket tid, ökar om du har begränsad kodningsförmåga. Att använda en plattform med låg kod eller ingen kod hjälper dig att skapa kod snabbare för att utveckla och distribuera programvara snabbt.
- Kostnadseffektivt: Att skapa kod manuellt innebär högre investeringar i utvecklare, tid, resurser, infrastruktur och underhåll. Plattformar med låg kod eller ingen kod sänker din investering i dessa aspekter och förbättrar ROI.
Förutom ovanstående möjliggör dessa plattformar bättre samarbete mellan IT- och affärsteamen, ger ökad förståelse och hjälper dig att snabbt samla in kundfeedback med lättbyggda prototyper.
Låt oss nu diskutera några av de bästa maskininlärningsplattformarna med låg kod och ingen kod att starta och experimentera på din ML-resa.
MakeML
Skapa objektsegmentering och detektering ML-modeller med MakeML utan manuell kodning. Det låter dig skapa en rik datauppsättning enkelt och hantera den väl. Du kan också träna dina ML-modeller och testa dem för att förhandsgranska deras handlingar.
MakeML erbjuder en plattform där du kan lära dig att skapa en artificiell intelligensapplikation och lösa ett organisatoriskt problem med hjälp av Computer Vision inom ett par timmar. Du kan också lära dig maskininlärning via videoguider på din mobila enhet.
MakeML-handledningen inkluderar:
- Hur man skapar en objektsegmenterings- och detekteringsserver med anpassade neurala nätverk
- Hur man skapar en applikation som kan upptäcka antalet beröringar eller studsar av en boll
- Hur man skapar en applikation som kan upptäcka de dyraste frimärkena
- Hur man tänder ett ljus utan egentlig eld genom att använda AR och maskininlärning
- Hur man skapar en populär applikation som låter en användare prova nagellackdesign och färg direkt
Och så vidare.
Det erfarna MakeML-teamet hjälper dig att skapa en Computer Vision-lösning och integrera lösningen i din produkt. Få gratis alternativ för import/export av datauppsättningar för ett specifikt intervall och GPU-molnträning (endast en).
Du kan också dra nytta av fler förmåner med ett startintervall på $8,83/månad.
Uppenbarligen AI
Förutsäg data inom några minuter med Uppenbarligen AI Machine Learning-plattform utan att skriva en enda rad kod. Detta inkluderar hela processen att designa maskininlärningsalgoritmer och förutsäga resultaten från dem med ett enda klick.
Få datadialogrutan för att forma din datauppsättning sömlöst utan kod och dela dina ML-modeller med teamet eller gör dem tillgängliga för allmänheten. Det gör det möjligt för alla att börja göra förutsägelser från algoritmerna och föra in dynamiska maskininlärningsförutsägelser i din applikation med hjälp av API:et med låg kod.
Dessutom ger AI uppenbarligen de mest avancerade algoritmerna och teknologierna i dina händer utan att offra prestanda. Det kan hjälpa dig att prognostisera intäkter, optimera leveranskedjan och anpassa marknadsföringen. Dessutom kan du förutsäga potentiell kundomvandling, dynamisk prissättning, återbetalning av lån och mer i realtid.
Uppenbarligen är AI designad för att tillhandahålla en enkel lösning för alla. Du kan lägga till eller integrera en CSV-fil med dina datakällor. Förstå faktorer som påverkar förutsägelserna och förutsäga utfall med scenarier som vad-om. Gör en djupdykning i algoritmspecifikationerna, upptäck konkurrerande modeller och förstå hur modellerna fungerar.
Spara tid på att bygga avancerade och komplexa AI-modeller och skjut för att välja antal rader (från 1000-50M) och kolumner (från 5-200) och vet hur lång tid det tar att bygga algoritmen med AI.
Att komma igång med Uppenbarligen kräver AI inget behov av programmeringskunskap, bakgrundserfarenhet eller ett datavetenskapsteam.
Superkommentar
Bygg SuperData med Superkommentar för din AI. Det är en heltäckande plattform för att kommentera, hantera och versionera sanningsdata för din artificiella intelligensapplikation. Det hjälper dig att skala och automatisera din AI-pipeline 3x-5x snabbare genom att använda en robust verktygsuppsättning, branschledande annoteringstjänster och ett kraftfullt datahanteringssystem.
Kommentera video, text och bild med datagenomströmning och bygg högkvalitativa datauppsättningar med hjälp av klassens bästa tjänster och verktygsuppsättning. Spänn din modell för att lyckas på fältet genom kraftfulla projektledningsfunktioner och teamsamarbete.
SuperAnnotate låter dig ställa in ett strömlinjeformat anteckningsarbetsflöde, övervaka projektets kvalitet, samarbeta med teamet och mer på en enda plats. Den erbjuder aktiv inlärning och automatiseringsfunktioner som hjälper dig att göra din anteckningsprocess snabbare.
Du kommer att få omfattande praktiska samarbets- och kvalitetshanteringsverktyg på flera nivåer för att öka modellens prestanda, driva framgångsrika projekt och omedelbart känna skillnaden.
SuperAnnotate tillhandahåller också en säkerhetsplattform byggd för att konsolidera pipelines av alla komplexiteter och storlekar. Det kan skala dina projekt var som helst över hela världen, så att du kan göra mer betydande åtaganden för att få massrabatter och minska kostnaderna för AI-pipelines.
Boka en demo idag och förstå dess betydelse för ditt företag. För ett företag i tidigt skede kommer det väl till pass och är tillgängligt.
Lärbar maskin
Träna din dator att upptäcka eller känna igen dina ljud, poser och bilder med Lärbar maskin. Det ger dig ett enkelt och snabbt sätt att skapa robusta ML-modeller för dina applikationer, webbplatser och mer utan kunskap om kodning.
Teachable Machine är en webbaserad maskininlärningsplattform med låg kod som låter dig skapa maskininlärningsmodeller som är tillgängliga för alla och lätta att använda. Att använda det är väldigt enkelt:
- Samla och gruppera dina exempel i olika klasser eller kategorier 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 lärde ut
- Exportera modellen för dina webbplatser, applikationer och mer. Du kan till och med ladda ner modellen eller vara värd för samma online.
Ännu viktigare är att du kan använda modellen helt och hållet på din enhet utan att mikrofon- eller webbkameradata lämnar din modell. Dessutom kan du enkelt klassificera bilder och kroppspositioner via filer, webbkamera och ljud genom 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. Det hjälper dig att skapa ML-modeller enkelt med Apples Create ML och träna dem väl på din Mac.
Några av de värdefulla funktionerna är:
- Träning för flera modeller: Du kan träna flera modeller med olika datauppsättningar i ett enda projekt.
- eGPU Training Support: Den har en extern grafikbehandlingsenhet för bättre modellprestanda på din Mac.
- Träningskontroll: Få kontroll över din träningsprocess, såsom återuppta, spela, pausa och förlänga.
- Visualiseringsutvärdering: Lär dig mer om din modellprestanda från utvärderingssetet. Utforska nyckeltal och kopplingar för att identifiera olika användningsfall, möjligheter och framtida investeringar som hjälper till att förbättra modellkvaliteten.
- Modellförhandsvisningar: Använd din iPhone-kamera för att förhandsgranska modellens prestanda med hjälp av kontinuitet.
- Utbildning på enheten: Träna modeller snabbare på din Mac genom att dra fördel av GPU och CPU.
Create ML har olika modelltyper. Du måste välja din modelltyp, som bild, video, rörelse, ljud, text, tabell och mer. Senare kan du lägga till data och parametrar som gör att din dator kan lära sig.
PyCaret
PyCaret är en maskininlärningsplattform med låg kod och öppen källkod som kan automatisera dina arbetsflöden för maskininlärning genom Python. Detta lättanvända, lättlärda och enkla maskininlärningsbibliotek låter dig lägga mindre tid på kodning och mer på analysen, såsom dataförbearbetning, modellträning, modellförklarbarhet, MLOps och utforskande dataanalys.
PyCaret är designat modulärt, vilket gör att varje modell kan utföra specifika maskininlärningsuppgifter. Här är funktioner de uppsättningar av åtgärder som utför uppgifter i ett specificerat arbetsflöde.
PyCaret ger nästan alla möjlighet att bygga robusta, lågkodade och end-to-end maskininlärningslösningar. Du kan lära dig genom en snabbstartsdemo, blogg, videor och diskussion. Bygg en enkel ML-applikation, träna din modell snabbare och analysera, iterera och distribuera den direkt som ett REST API.
Du kan spåra experiment, skapa en ML-app, skapa REST API, bygga docker-bilden och få GPU-stöd. PyCaret är idealiskt för datavetenskapsproffs och datavetenskapsentusiaster.
Lob
Träna dina applikationer att identifiera växter, se gester, räkna reps, känna känslor, känna av färger, kontrollera säkerheten och mer med Lob. Det hjälper dig att träna ML-modeller och erbjuder lättanvända och gratis verktyg, och ger dig allt du behöver för dina ML-modeller.
Visa bara exempel på vad du vill att din applikation ska lära sig och träna en maskininlärningsmodell automatiskt som snabbt kan skickas i din applikation. Vem som helst kan enkelt använda denna plattform utan att ha kunskap om kodning.
Du behöver inte ladda upp din data till molnet, träna direkt på din dator gratis. Lobe är tillgängligt för Windows och Mac. Dessutom kan du exportera eller skicka din modell på vilken plattform som helst. Det kommer att välja den perfekta maskininlärningsarkitekturen automatiskt för ditt projekt.
Lobe förenklar maskininlärningsprocessen med tre enkla steg där du behöver:
- Samla och lägg till taggar till dina bilder
- Träna din ML-modell och notera resultaten
- Spela upp och förbättra din modellprestanda och exportera sedan din modell snabbt.
Med Lobe kan du snabbt märka bilderna i dina mappar eller samla in dem med hjälp av webbkameran för att skapa en ML-datauppsättning. Inget behov av någon konfigurations- och installationsprocess; använd bara visuella resultat för att förstå styrkorna och svagheterna hos alla dina modeller.
MonkeyLearn
Få den senaste tekniken för artificiell intelligens med MonkeyLearn som gör din uppgift enkel att rengöra, visualisera och märka kundfeedback. Det är en allt-i-ett studio för datavisualisering och textanalys utan kod som låter dig få fullständig insikt i din data och analysera den.
Med MonkeyLearn kan du djupdyka i data med större granularitet och snabbt skapa anpassade visualiseringar och diagram. Kombinera och filtrera dessutom dessa insikter efter indata, inklusive anpassade fält och datum.
MonkeyLearn låter dig använda de färdiga maskininlärningsmodellerna och låter dig bygga dina egna. Dessutom kan du välja från ett brett utbud av förutbildade klassificerare för en snabb start. Du kan också snabbt bygga sentimentanalys, ämnesklassificerare, enhetsextraktorer, etc.
Träna dessutom dina ML-modeller i ett enkelt användargränssnitt genom att importera datauppsättningar och definiera anpassade taggar. MonkeyLearn tillhandahåller också skräddarsydda affärsmallar, med olika scenarier i åtanke.
Alla mallar inkluderar färdig textanalys och instrumentpaneler. Dessutom erbjuder MonkeyLearn NPS-analys, granskningsanalys, CSAT-analys, supportanalys, enkätanalys, VOC-analys, etc.
Boka en gratis demo och lär dig hur MonkeyLearn kan hjälpa dig.
Slutsats
Maskininlärningsplattformar med låg kod och ingen kod erbjuder ett enkelt sätt att skapa applikationer, webbplatser och mjukvaruprodukter, oavsett om du är en kodare eller ingen kodare. Dessa plattformar hjälper dig att ladda upp dina anpassade modeller eller träna dem med olika verktyg. Detta kommer ytterligare att hjälpa dig att visa din kreativitet inför miljarder människor.
Välj därför den bästa maskininlärningsplattformen med låg kod eller kod utan kod för att skapa dina ML-modeller och datauppsättningar i supersnabb hastighet och bygga dina applikationer och webbplatser med förbättrad produktivitet, samarbete och ROI.