Maskinlæringsplatforme med lav kode og ingen kode gavner virksomheder og enkeltpersoner ved at hjælpe dem med at bygge mere innovative applikationer ved hjælp af kraften fra kunstig intelligens.
Interessen for teknologier som AI og ML er voldsomt stigende globalt.
Folk er begyndt at forstå deres magt og effektivitet i forskellige brugssager, det være sig biler, finans, bank, marketing, cybersikkerhed og e-handel. De er mere og mere begejstrede for at eksperimentere med det.
Men mange startups og virksomheder finder det udfordrende at komme i gang med maskinlæring, mens de bygger deres produkter. Uanset om man finder relevante maskinlæringseksperter eller forstår og udnytter teknologien, bliver tingene vanskelige i deres udførelse.
Maskinlæringsplatforme med lav kode og ingen kode er bygget til at løse sådanne problemer.
Dette hjælper med at udfylde tomrummene i din virksomhed. For ikke-tekniske individer er no-code machine learning en ganske praktisk mulighed, da den er mindre skræmmende, og selv ikke-kodere kan skabe fremragende ML-applikationer uden at skrive en enkelt linje kode.
Ifølge Gartner Magic Quadrant rapportvil 65 % af applikationsudviklingen foregå på maskinlæringsplatforme uden node og lav kode inden 2024.
Low-code og no-code platforme tilbyder en masse produktivitetsgevinster og hjælper med at digitalisere og automatisere processer med cloud-baserede mobilapplikationer. På denne måde åbner de op for nye tendenser og tilgængelighed for en bredere gruppe af tænkere og skabere.
I denne artikel vil jeg forklare ingen kode og lav kode platforme, og hvor nyttige de kan være for din virksomhed.
Indholdsfortegnelse
Hvad er lavkode- og kodefri platforme?
Lavkode platforme
Lav kode refererer til en softwareudviklingsmetodologi, der kræver lidt eller ingen kodning, mens man bygger applikationer og systemer. Og softwaresystemet med denne kapacitet er, hvad du kan kalde en lav-kode platform. Det giver dig mulighed for at generere automatiseret kode ved hjælp af visuelle byggeklodser såsom en rullemenu og træk-og-slip-muligheder.
Lav-kode er en midtvej mellem ingen kode og manuel kodning. Og du kan stadig tilføje din kode over den automatisk genererede kode, hvis du vil. Ud over hurtigere kodning muliggør lavkodeplatforme hurtig softwareopsætning og implementering.
De lavkode-applikationer kan være mobilapps, websteder, forretningsprocesstyring, cloud-baserede apps som ML-apps og biblioteker og mere.
Ingen-kode platforme
No-code refererer til en softwareudviklingstilgang, der giver brugerne mulighed for at bygge softwaresystemer uden at skrive kode. Og softwaren med denne funktion er en kodefri platform. Det er en hands-off tilgang til kodning, der udelukkende er afhængig af visuelle værktøjer såsom træk-og-slip-komponenter til kodegenerering.
Det betyder, at selvom du ikke har nogen tidligere kodningsfærdigheder, kan du stadig udvikle applikationer og systemer ved hjælp af en kodefri platform.
De applikationer, der er bygget ved hjælp af no-code platforme, kan være selvbetjeningsapplikationer til forretningsbrugere, web- og mobilapps, dashboards, indholdsstyringssystemer (CMS’er), BI-rapporteringsværktøjer og mere.
Hvorfor skal du bruge en lav- eller kodefri platform?
Platforme med lav kode og ingen kode reducerer kodningskompleksiteten gennem forudkonfigurerede skabeloner og visuelle grænseflader. Nogle af fordelene ved at bruge disse platforme er:
- Bredere anvendelighed: Low-code og no-code platforme er bygget til at styrke alle brugere, uanset deres tekniske kompetence. Derfor kan folk uden kodningserfaring hurtigt bygge websteder og applikationer. Og hvis du har nogle kodningsevner, kan du tilføje din kode og tilpasse en app eller et websted.
- Hurtigere kodegenerering: At skrive kode linje for linje tager meget tid, hvilket øges, hvis du har begrænsede kodningsevner. Brug af en platform med lav kode eller ingen kode vil hjælpe dig med at skabe kode hurtigere for at udvikle og implementere software hurtigt.
- Omkostningseffektiv: Oprettelse af kode manuelt involverer større investeringer i udviklere, tid, ressourcer, infrastruktur og vedligeholdelse. Low-code eller no-code platforme sænker din investering i disse aspekter og forbedrer ROI.
Bortset fra ovenstående muliggør disse platforme et bedre samarbejde mellem IT- og forretningsteamene, giver større forståelse og hjælper dig med at indsamle kundefeedback hurtigt med prototyper, der er nemme at bygge.
Lad os nu diskutere nogle af de bedste maskinlæringsplatforme med lav kode og ingen kode til at starte og eksperimentere på din ML-rejse.
MakeML
Opret objektsegmentering og detektion ML-modeller med MakeML uden manuel kodning. Det giver dig mulighed for nemt at oprette et rigt datasæt og administrere det godt. Du kan også træne dine ML-modeller og teste dem for at få vist deres handlinger.
MakeML tilbyder en platform, hvor du kan lære at oprette en kunstig intelligens-applikation og løse et organisatorisk problem ved hjælp af Computer Vision inden for et par timer. Du kan også lære Machine Learning via videoguider på din mobilenhed.
MakeML tutorial inkluderer:
- Sådan opretter du en objektsegmenterings- og detektionsserver med brugerdefinerede neurale netværk
- Sådan opretter du en applikation, der kan registrere antallet af berøringer eller afvisninger af en bold
- Sådan opretter du en applikation, der kan finde de dyreste frimærker
- Sådan fyrer du et stearinlys op uden egentlig ild ved at bruge AR og Machine Learning
- Sådan opretter du en populær applikation, der lader en bruger prøve neglelakdesign og -farve med det samme
Og så videre.
Det erfarne MakeML-team hjælper dig med at skabe en Computer Vision-løsning og integrere løsningen i dit produkt. Få gratis muligheder for import/eksport af datasæt til et specifikt udvalg og GPU-skytræning (kun én).
Du kan også benytte dig af flere fordele ved et startinterval på $8,83/måned.
Selvfølgelig AI
Forudsig data inden for få minutter med Selvfølgelig AI Machine Learning platform uden at skrive en enkelt linje kode. Dette inkluderer hele processen med at designe maskinlæringsalgoritmer og forudsige resultaterne fra dem med et enkelt klik.
Få datadialogen til at forme dit datasæt problemfrit uden kode, og del dine ML-modeller med teamet eller gør dem tilgængelige for offentligheden. Det gør det muligt for alle at begynde at lave forudsigelser fra algoritmerne og bringe dynamiske maskinlæringsforudsigelser ind i din applikation ved hjælp af lavkode API.
Desuden sætter AI naturligvis de mest avancerede algoritmer og teknologier i dine hænder uden at ofre ydeevnen. Det kan hjælpe dig med at forudsige omsætning, optimere forsyningskæden og tilpasse markedsføring. Derudover kan du forudsige kundeemnekonvertering, dynamisk prissætning, tilbagebetaling af lån og mere i realtid.
Naturligvis er AI designet til at give en ubesværet løsning for alle. Du kan tilføje eller integrere en CSV-fil med dine datakilder. Forstå faktorer, der påvirker forudsigelserne, og forudsige resultater med scenarier som hvad-hvis. Dyk dybt ned i algoritmespecifikationerne, opdag konkurrerende modeller og forstå, hvordan modellerne fungerer.
Spar tid på at bygge avancerede og komplekse AI-modeller, og skub for at vælge antallet af rækker (fra 1000-50M) og kolonner (fra 5-200), og kend den tid, det tager at bygge algoritmen ved hjælp af AI.
At komme i gang med AI kræver naturligvis ikke noget behov for programmeringsviden, baggrundserfaring eller et datavidenskabsteam.
Superkommentar
Byg SuperData med Superkommentar til din AI. Det er en ende-til-ende-platform til at kommentere, administrere og versionere sandhedsdata til din kunstige intelligens-applikation. Det hjælper dig med at skalere og automatisere din AI-pipeline 3x-5x hurtigere ved at bruge et robust værktøjssæt, brancheførende annotationstjenester og et kraftfuldt datastyringssystem.
Annoter video, tekst og billede med datagennemstrømning, og opbyg datasæt af høj kvalitet ved hjælp af klassens bedste tjenester og værktøjssæt. Brænd din model for at få succes i marken gennem kraftfulde projektstyringsfunktioner og teamsamarbejde.
SuperAnnotate giver dig mulighed for at opsætte en strømlinet annoteringsarbejdsgang, overvåge kvaliteten af projektet, samarbejde med teamet og mere på et enkelt sted. Det tilbyder aktive lærings- og automatiseringsfunktioner, der hjælper dig med at gøre din annoteringsproces hurtigere.
Du vil få omfattende praktiske samarbejds- og kvalitetsstyringsværktøjer på flere niveauer til at booste modellens ydeevne, drive succesfulde projekter og øjeblikkeligt mærke forskellen.
SuperAnnotate leverer også en platform, der er først i sikkerhed, bygget til at konsolidere pipelines af enhver kompleksitet og størrelse. Det kan skalere dine projekter overalt på kloden, så du kan indgå mere betydelige forpligtelser for at få masserabatter og reducere omkostningerne til AI-pipelines.
Book en demo i dag og forstå dens betydning for din virksomhed. For en startup-virksomhed i en tidlig fase er den praktisk og tilgængelig.
Lærbar maskine
Træn din computer til at registrere eller genkende dine lyde, positurer og billeder med Lærbar maskine. Det giver dig en nem og hurtig måde at skabe robuste ML-modeller til dine applikationer, websteder og mere uden viden om kodning.
Teachable Machine er en webbaseret maskinlæringsplatform med lav kode, som lader dig skabe maskinlæringsmodeller, der er tilgængelige for alle og nemme at bruge. At bruge det er meget enkelt:
- Saml og grupper dine eksempler i forskellige klasser eller kategorier, som du vil have din computer til at lære
- Træn din computer og test den med det samme for at se, om modellen lærer det, du lærte
- Eksporter modellen til dine websteder, applikationer og mere. Du kan endda downloade modellen eller hoste den samme online.
Endnu vigtigere er det, at du kan bruge modellen helt på din enhed, uden at mikrofon- eller webcamdata forlader din model. Desuden kan du nemt klassificere billeder og kropspositioner via filer, webcam og lyd gennem korte lydeksempler.
Start et nyt projekt nu, eller åbn et eksisterende projekt fra en fil eller et drev.
Apples Create ML
Oplev en ny måde at undervise og træne maskinlæringsmodeller på på din Apple Mac. Det hjælper dig med at skabe ML-modeller nemt med Apples Create ML og træne dem godt på din Mac.
Nogle af de værdifulde funktioner er:
- Multiple-model Training: Du kan træne flere modeller ved hjælp af forskellige datasæt i et enkelt projekt.
- eGPU Training Support: Den har en ekstern grafikbehandlingsenhed for bedre modelydeevne på din Mac.
- Træningskontrol: Få kontrol over din træningsproces, såsom genoptagelse, spil, pause og forlængelse.
- Visualiseringsevaluering: Lær om din models ydeevne fra evalueringssættet. Udforsk nøglemålinger og forbindelser for at identificere forskellige use cases, muligheder og fremtidige investeringer, der hjælper med at forbedre modelkvaliteten.
- Model Previews: Brug dit iPhone-kamera til at se modellens ydeevne ved hjælp af kontinuitet.
- Træning på enheden: Træn modeller hurtigere på din Mac ved at drage fordel af GPU og CPU.
Create ML har forskellige modeltyper. Du skal vælge din modeltype, såsom billede, video, bevægelse, lyd, tekst, tabelform og mere. Senere kan du tilføje data og parametre, der gør det muligt for din computer at lære.
PyCaret
PyCaret er en maskinlæringsplatform med lav kode og open source, der kan automatisere dine maskinlæringsarbejdsgange gennem Python. Dette brugervenlige, nemme at lære og enkle maskinlæringsbibliotek lader dig bruge mindre tid på kodning og mere på analysen, såsom dataforbehandling, modeltræning, modelforklarlighed, MLOps og undersøgende dataanalyse.
PyCaret er designet modulært, hvilket giver hver model mulighed for at udføre specifikke maskinlæringsopgaver. Her er funktioner de sæt af handlinger, der udfører opgaver i en specificeret arbejdsgang.
PyCaret giver næsten alle mulighed for at bygge robuste, lav-kode og end-to-end maskinlæringsløsninger. Du kan lære gennem en hurtig start demo, blog, videoer og diskussion. Byg en simpel ML-applikation, træne din model hurtigere, og analyser, gentag og implementer den med det samme som en REST API.
Du kan spore eksperimenter, oprette en ML-app, oprette REST API, bygge docker-billedet og få GPU-understøttelse. PyCaret er ideel til fagfolk inden for datavidenskab og datavidenskabsentusiaster.
Lobe
Træn dine applikationer til at identificere planter, se gestus, tælle gentagelser, føle følelser, fornemme farver, kontrollere sikkerheden og mere med Lobe. Det hjælper dig med at træne ML-modeller og tilbyder brugervenlige og gratis værktøjer og bringer alt, hvad du har brug for til dine ML-modeller.
Bare vis eksempler på, hvad du ønsker, at din applikation skal lære og træne en maskinlæringsmodel automatisk, som hurtigt kan sendes i din applikation. Enhver kan nemt bruge denne platform uden at have viden om kodning.
Ingen grund til at uploade dine data til skyen, træne direkte på din computer gratis. Lobe er tilgængelig til Windows og Mac. Derudover kan du eksportere eller sende din model på enhver platform. Det vil automatisk vælge den perfekte maskinlæringsarkitektur til dit projekt.
Lobe forenkler maskinlæringsprocessen med tre enkle trin, hvor du skal:
- Saml og tilføj tags til dine billeder
- Træn din ML-model og noter resultaterne
- Spil og forbedre din models ydeevne, og eksporter derefter din model hurtigt.
Med Lobe kan du hurtigt mærke billederne i dine mapper eller samle dem ved hjælp af webcam for at oprette et ML-datasæt. Intet behov for nogen konfigurations- og opsætningsproces; bare brug visuelle resultater til at forstå styrkerne og svaghederne ved alle dine modeller.
MonkeyLearn
Få banebrydende kunstig intelligens-teknologi med MonkeyLearn der gør din opgave nem at rengøre, visualisere og mærke kundefeedback. Det er et alt-i-én datavisualiserings- og tekstanalysestudie uden kode, der giver dig mulighed for at få fuldstændig indsigt i dine data og analysere dem.
Med MonkeyLearn kan du dykke dybt ned i dataene med større granularitet og hurtigt oprette tilpassede visualiseringer og diagrammer. Derudover kan du kombinere og filtrere disse indsigter efter datainput, herunder tilpassede felter og datoer.
MonkeyLearn lader dig bruge de færdige maskinlæringsmodeller og giver dig mulighed for at bygge din egen. Ydermere kan du vælge mellem en lang række præ-trænede klassificeringsapparater for en hurtig start. Du kan også hurtigt bygge sentimentanalyse, emneklassificeringer, enhedsudtrækkere osv.
Træn desuden dine ML-modeller i en simpel brugergrænseflade ved at importere datasæt og definere tilpassede tags. MonkeyLearn leverer også skræddersyede forretningsskabeloner, der holder forskellige scenarier i tankerne.
Alle skabelonerne inkluderer forudlavet tekstanalyse og dashboards. Derudover tilbyder MonkeyLearn NPS-analyse, review-analyse, CSAT-analyse, supportanalyse, undersøgelsesanalyse, VOC-analyse osv.
Book en gratis demo og lær, hvordan MonkeyLearn kan hjælpe dig.
Konklusion
Maskinlæringsplatforme med lav kode og ingen kode tilbyder en nem måde at skabe applikationer, websteder og softwareprodukter på, uanset om du er en koder eller ingen koder. Disse platforme hjælper dig med at uploade dine tilpassede modeller eller træne dem ved hjælp af forskellige værktøjer. Dette vil yderligere hjælpe dig med at bringe din kreativitet frem for milliarder af mennesker.
Vælg derfor den bedste maskinlæringsplatform med lav kode eller kodefrit valg for at skabe dine ML-modeller og datasæt med superhurtig hastighed og bygge dine applikationer og websteder med forbedret produktivitet, samarbejde og ROI.