8 használható alacsony kódú és kód nélküli gépi tanulási platform

Az alacsony kódú és kód nélküli gépi tanulási platformok a vállalkozások és a magánszemélyek javát szolgálják azáltal, hogy segítik őket innovatívabb alkalmazások létrehozásában a mesterséges intelligencia erejét használva.

Az olyan technológiák iránt, mint az AI és az ML világszerte szárnyal az érdeklődés.

Az emberek elkezdték megérteni erejüket és hatékonyságukat különböző felhasználási esetekben, legyen az autó, pénzügy, banki, marketing, kiberbiztonság és e-kereskedelem. Egyre izgatottabbak, hogy kísérletezzenek vele.

Sok startup és vállalkozás azonban kihívást jelent a gépi tanulás megkezdése a termékei építése közben. Akár releváns gépi tanulási szakértőket találunk, akár a technológia megértését és kihasználását, a dolgok bonyolulttá válnak a végrehajtás során.

Alacsony kódú és kód nélküli gépi tanulási platformok készültek az ilyen problémák megoldására.

Ez segít kitölteni az űreket a vállalkozásában. A nem műszaki egyének számára a kód nélküli gépi tanulás meglehetősen kényelmes megoldás, mivel kevésbé félelmetes, és még a nem kódolók is kiváló ML-alkalmazásokat készíthetnek anélkül, hogy egyetlen kódsort is meg kellene írniuk.

Szerint a Gartner Magic Quadrant jelentésaz alkalmazások fejlesztésének 65%-a csomópont nélküli és alacsony kódszámú gépi tanulási platformokon történik 2024-re.

Az alacsony kódú és kód nélküli platformok számos termelékenységnövekedést kínálnak, és felhő alapú mobilalkalmazásokkal segítik a folyamatok digitalizálását és automatizálását. Ily módon új trendeket és elérhetőséget nyitnak a gondolkodók és alkotók szélesebb csoportja előtt.

Ebben a cikkben bemutatom a kód nélküli és alacsony kódú platformokat, valamint azt, hogy ezek mennyire lehetnek hasznosak az Ön vállalkozása számára.

Mik azok az alacsony kódú és kód nélküli platformok?

Alacsony kódszámú platformok

Az alacsony kódolás olyan szoftverfejlesztési módszerre utal, amely alig vagy egyáltalán nem igényel kódolást alkalmazások és rendszerek építése során. Az ezzel a képességgel rendelkező szoftverrendszert pedig alacsony kódú platformnak nevezhetjük. Lehetővé teszi automatizált kód létrehozását vizuális építőelemek, például legördülő menü és fogd és vidd opciók segítségével.

Az alacsony kód egy félút a kód nélküli és a kézi kódolás között. És továbbra is hozzáadhatja kódját az automatikusan generált kódhoz, ha akarja. A gyorsabb kódoláson kívül az alacsony kódszámú platformok gyors szoftverbeállítást és telepítést tesznek lehetővé.

Az alacsony kódszámú alkalmazások lehetnek mobilalkalmazások, webhelyek, üzleti folyamatkezelés, felhőalapú alkalmazások, például ML alkalmazások és könyvtárak stb.

Kód nélküli platformok

A no-code olyan szoftverfejlesztési megközelítésre utal, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kódírás nélkül szoftverrendszereket építsenek. Az ezzel a képességgel rendelkező szoftver pedig egy kód nélküli platform. Ez a kódolás gyakorlati megközelítése, amely teljes mértékben olyan vizuális eszközökre támaszkodik, mint például a kódgeneráláshoz használt drag and drop összetevők.

Ez azt jelenti, hogy még akkor is fejleszthet alkalmazásokat és rendszereket egy kód nélküli platform segítségével, ha nem rendelkezik korábbi kódolási ismeretekkel.

A kód nélküli platformokra épülő alkalmazások lehetnek önkiszolgáló alkalmazások üzleti felhasználók számára, webes és mobilalkalmazások, irányítópultok, tartalomkezelő rendszerek (CMS), BI jelentéskészítő eszközök stb.

Miért érdemes alacsony kódú vagy kód nélküli platformot használni?

Az alacsony kódú és kód nélküli platformok csökkentik a kódolás bonyolultságát az előre konfigurált sablonok és vizuális felületek révén. E platformok használatának néhány előnye:

  • Szélesebb körű használhatóság: Az alacsony kódú és kód nélküli platformokat úgy alakították ki, hogy minden felhasználót felhatalmazzanak, tekintet nélkül a technikai kompetenciára. Így a kódolási tapasztalattal nem rendelkező emberek gyorsan létrehozhatnak webhelyeket és alkalmazásokat. És ha rendelkezik bizonyos kódolási ismeretekkel, hozzáadhatja kódját, és személyre szabhat egy alkalmazást vagy webhelyet.
  • Gyorsabb kódgenerálás: A kód soronkénti írása sok időt vesz igénybe, és ez növekszik, ha korlátozott kódolási készségekkel rendelkezik. Alacsony kódszámú vagy kód nélküli platform használatával gyorsabban hozhat létre kódot a szoftverek gyors fejlesztéséhez és üzembe helyezéséhez.
  • Költséghatékony: A kód manuális létrehozása nagyobb befektetést jelent a fejlesztőkbe, időbe, erőforrásokba, infrastruktúrába és karbantartásba. Az alacsony kódú vagy kód nélküli platformok csökkentik a befektetést ezekre a szempontokra, és javítják a megtérülést.
  A teljes útmutató a torrentek működéséhez

A fentieken kívül ezek a platformok jobb együttműködést tesznek lehetővé az IT és az üzleti csapatok között, nagyobb megértést tesznek lehetővé, és segítenek gyorsan összegyűjteni az ügyfelek visszajelzéseit az egyszerűen elkészíthető prototípusokkal.

Most pedig beszéljünk a legjobb alacsony kódú és kód nélküli gépi tanulási platformokról, amelyekkel elindulhat és kísérletezhet az ML-útján.

MakeML

Objektumszegmentációs és -észlelési ML modellek létrehozása a segítségével MakeML kézi kódolás nélkül. Lehetővé teszi gazdag adatkészlet egyszerű létrehozását és megfelelő kezelését. Az ML-modelleket is betaníthatja, és tesztelheti őket, hogy megtekinthesse tevékenységeiket.

A MakeML egy olyan platformot kínál, ahol néhány órán belül megtanulhat mesterséges intelligencia alkalmazást létrehozni, és megoldani egy szervezeti problémát a Computer Vision segítségével. A gépi tanulást mobileszközén lévő videokalauzok segítségével is megtanulhatja.

A MakeML oktatóanyag a következőket tartalmazza:

  • Objektumszegmentáló és -észlelő szerver létrehozása egyedi neurális hálózatokkal
  • Hogyan készítsünk olyan alkalmazást, amely képes érzékelni a labda érintésének vagy pattanásának számát
  • Hogyan készítsünk olyan alkalmazást, amely képes felismerni a legdrágább postai bélyegeket
  • Hogyan gyújthatunk meg egy gyertyát tényleges tűz nélkül az AR és a Machine Learning segítségével
  • Hogyan készítsünk olyan népszerű alkalmazást, amellyel a felhasználó azonnal kipróbálhatja a körömlakk tervezését és színezését

Stb.

A tapasztalt MakeML csapat segít a Computer Vision megoldás létrehozásában és a megoldás termékbe való integrálásában. Ingyenes adatkészlet-importálási/exportálási lehetőségeket kaphat egy adott tartományhoz és GPU-felhőképzéshez (csak egy).

További előnyöket is igénybe vehet, havi 8,83 USD kezdőáron.

Nyilvánvalóan AI

Az adatok előrejelzése perceken belül Nyilvánvalóan AI Gépi tanulási platform egyetlen kódsor írása nélkül. Ez magában foglalja a gépi tanulási algoritmusok tervezésének teljes folyamatát, és egyetlen kattintással megjósolja az eredményeket.

Nyissa meg az adatpárbeszédet az adatkészlet zökkenőmentes, kód nélküli alakításához, és ossza meg ML-modelljeit a csapattal, vagy tegye elérhetővé a nyilvánosság számára. Lehetővé teszi mindenki számára, hogy előrejelzéseket készítsen az algoritmusokból, és dinamikus gépi tanulási előrejelzéseket vigyen be az alkalmazásába az alacsony kódú API segítségével.

Ezenkívül az Obviously AI a legmodernebb algoritmusokat és technológiákat adja az Ön kezébe a teljesítmény feláldozása nélkül. Segítségével előre jelezheti a bevételt, optimalizálhatja az ellátási láncot és személyre szabhatja a marketinget. Ezenkívül valós időben megjósolhatja a potenciális ügyfelek konverzióját, a dinamikus árazást, a hitel visszafizetését és még sok mást.

Nyilvánvaló, hogy az AI-t úgy tervezték, hogy mindenki számára könnyed megoldást nyújtson. Adatforrásaihoz hozzáadhat vagy integrálhat CSV-fájlt. Értse meg azokat a tényezőket, amelyek befolyásolják az előrejelzéseket, és jósolják meg az eredményeket olyan forgatókönyvekkel, mint például a mi lenne, ha. Merüljön el mélyen az algoritmus specifikációiban, fedezze fel a versengő modelleket, és értse meg a modellek működését.

Takarítson meg időt a csúcskategóriás és összetett mesterségesintelligencia-modellek készítésével, és csúsztassa a sorok (1000-50M) és oszlopok (5-200) számának kiválasztásához, és ismerje meg, mennyi időbe telik az algoritmus AI segítségével történő felépítése.

Az Obviously AI használatához nincs szükség programozási tudásra, háttértapasztalatra vagy adattudományi csapatra.

SuperAnnotate

Építsd fel a SuperData-t SuperAnnotate az AI számára. Ez egy végponttól végpontig terjedő platform a mesterséges intelligencia-alkalmazás alapadatainak annotálására, kezelésére és verziójára. A robusztus eszközkészlet, az iparágvezető annotációs szolgáltatások és egy hatékony adatkezelő rendszer segítségével 3x-5x gyorsabban skálázhatja és automatizálhatja a mesterséges intelligencia folyamatát.

  Hogyan töltsd le a mentett játékokat a Steam Cloudból

Jelölje meg a videókat, szövegeket és képeket adatátviteli sebességgel, és készítsen kiváló minőségű adatkészleteket a kategóriájában legjobb szolgáltatások és eszközkészlet segítségével. Módosítsa modelljét, hogy sikeres legyen a területen a hatékony projektmenedzsment funkciók és a csapatmunka révén.

A SuperAnnotate lehetővé teszi egy egyszerűsített annotációs munkafolyamat beállítását, a projekt minőségének figyelését, a csapattal való együttműködést és még sok mást egyetlen helyen. Aktív tanulási és automatizálási funkciókat kínál, amelyek segítségével gyorsabbá teheti a megjegyzések készítésének folyamatát.

Átfogó, többszintű gyakorlati együttműködési és minőségirányítási eszközöket kap a modellek teljesítményének növeléséhez, sikeres projektek előmozdításához és azonnali érzékeléséhez.

A SuperAnnotate ezenkívül a biztonságot szolgáló platformot is kínál minden bonyolultságú és méretű csővezetékek konszolidálására. A projektjeit bárhol méretezheti a világon, így jelentősebb kötelezettségeket vállalhat tömeges kedvezmények megszerzésére és az AI-csővezetékek költségeinek csökkentésére.

Foglaljon bemutatót még ma, és ismerje meg annak fontosságát az Ön vállalkozásában. Egy korai szakaszban induló vállalkozás számára jól jön és hozzáférhető.

Tanítható gép

Tanítsa meg számítógépét a hangok, pózok és képek érzékelésére és felismerésére Tanítható gép. Egyszerű és gyors módot kínál robusztus ML modellek létrehozására alkalmazásaihoz, webhelyeihez és sok máshoz a kódolás ismerete nélkül.

A Teachable Machine egy webalapú, alacsony kódú gépi tanulási platform, amely lehetővé teszi olyan gépi tanulási modellek létrehozását, amelyek mindenki számára elérhetőek és könnyen használhatók. Használata nagyon egyszerű:

  • Gyűjtsd össze és csoportosítsd a példákat különböző osztályokba vagy kategóriákba, amelyeket meg szeretnél tanulni a számítógépeddel
  • Tanítsa meg számítógépét, és azonnal tesztelje, hogy a modell megtanulja-e, amit tanított
  • Exportálja a modellt webhelyeihez, alkalmazásaihoz és egyebekhez. Még letöltheti a modellt, vagy tárolhatja ugyanazt az interneten.

Ennél is fontosabb, hogy a modellt teljes egészében használhatja eszközén anélkül, hogy a mikrofon vagy a webkamera adatai elhagynák a modellt. Ezenkívül könnyen osztályozhatja a képeket és a testhelyzeteket fájlokon, webkamerán és hangon keresztül rövid hangminták segítségével.

Indítson el egy új projektet most, vagy nyisson meg egy meglévő projektet egy fájlról vagy meghajtóról.

Az Apple Create ML

Tapasztalja meg a gépi tanulási modellek tanításának és betanításának új módját Apple Mac számítógépén. Segítségével könnyedén hozhat létre ML modelleket Az Apple Create ML és jól képezze őket a Mac-en.

Néhány értékes funkció:

  • Több modelles képzés: Több modellt is betaníthat különböző adatkészletek használatával egyetlen projektben.
  • eGPU képzési támogatás: Külső grafikus feldolgozó egységgel rendelkezik a jobb modellteljesítmény érdekében a Mac számítógépen.
  • Edzésvezérlés: Vedd kézbe az edzési folyamatot, mint például a folytatás, a lejátszás, a szüneteltetés és a meghosszabbítás.
  • Vizualizációs értékelés: Ismerje meg modellje teljesítményét az értékelőkészletből. Fedezze fel a kulcsfontosságú mérőszámokat és kapcsolatokat, hogy azonosítsa a különféle használati eseteket, lehetőségeket és jövőbeli befektetéseket, amelyek elősegítik a modell minőségének javítását.
  • Modell előnézetek: Használja iPhone kameráját a modell teljesítményének előnézetéhez a folytonosság használatával.
  • Eszközön végzett képzés: A GPU és a CPU előnyeinek kihasználásával gyorsabban betaníthatja a modelleket Mac számítógépén.

A Create ML különböző modelltípusokkal rendelkezik. Ki kell választania a modell típusát, például kép, videó, mozgás, hang, szöveg, táblázat stb. Később hozzáadhat olyan adatokat és paramétereket, amelyek lehetővé teszik a számítógép számára a tanulást.

PyCaret

PyCaret egy alacsony kódú és nyílt forráskódú gépi tanulási platform, amely automatizálhatja gépi tanulási munkafolyamatait a Python segítségével. Ez a könnyen használható, könnyen megtanulható és egyszerű gépi tanulási könyvtár lehetővé teszi, hogy kevesebb időt töltsön a kódolással és többet az elemzéssel, mint például az adatok előfeldolgozása, a modell betanítása, a modell magyarázhatósága, az MLOps és a feltáró adatelemzés.

A PyCaret moduláris kialakítású, lehetővé téve az egyes modellek számára meghatározott gépi tanulási feladatok elvégzését. Itt a függvények azon műveletek halmazai, amelyek egy meghatározott munkafolyamatban hajtanak végre feladatokat.

A PyCaret szinte mindenkit felhatalmaz arra, hogy robusztus, alacsony kódszámú és végpontok közötti gépi tanulási megoldásokat építsen. Tanulhat egy gyors bemutatón, blogon, videókon és vitákon keresztül. Készítsen egy egyszerű ML-alkalmazást, tanítsa gyorsabban modelljét, és REST API-ként azonnal elemezze, iterálja és telepítse.

  A BleachBit használata Linuxon

Nyomon követheti a kísérleteket, létrehozhat egy ML-alkalmazást, létrehozhat REST API-t, létrehozhatja a docker-képet, és GPU-támogatást kaphat. A PyCaret ideális az adattudományi szakemberek és az adattudományok rajongói számára.

Lebeny

Tanítsa alkalmazásait növények azonosítására, gesztusok megtekintésére, ismétlések számlálására, érzelmek érzékelésére, színek érzékelésére, biztonság ellenőrzésére stb. Lebeny. Segít az ML modellek betanításában, könnyen használható és ingyenes eszközöket kínál, valamint mindent tartalmaz, amire szüksége van az ML modellekhez.

Csak mutasson meg példákat arra vonatkozóan, hogy mit szeretne megtanulni az alkalmazásával, és képezzen automatikusan egy gépi tanulási modellt, amely gyorsan elküldhető az alkalmazásban. Bárki könnyen használhatja ezt a platformot kódolási ismeretek nélkül.

Nem kell feltöltenie adatait a felhőbe, közvetlenül a számítógépén tanulhat ingyen. A Lobe elérhető Windows és Mac rendszeren. Ezenkívül bármilyen platformra exportálhatja vagy szállíthatja modelljét. Automatikusan kiválasztja a tökéletes gépi tanulási architektúrát a projekthez.

A Lobe három egyszerű lépéssel leegyszerűsíti a gépi tanulási folyamatot, ahol:

  • Gyűjtse össze és adjon hozzá címkéket a képekhez
  • Tanítsa meg ML modelljét, és jegyezze fel az eredményeket
  • Játsszon és javítsa modellje teljesítményét, majd gyorsan exportálja a modellt.

A Lobe segítségével gyorsan felcímkézheti a képeket a mappákban, vagy összegyűjtheti őket a webkamera segítségével ML adatkészlet létrehozásához. Nincs szükség semmilyen konfigurációs és beállítási folyamatra; csak használja a vizuális eredményeket, hogy megértse az összes modell erősségeit és gyengeségeit.

MonkeyLearn

Szerezze be a legmodernebb mesterséges intelligencia technológiát MonkeyLearn ami megkönnyíti a feladat tisztítását, vizualizálását és a vásárlói visszajelzések felcímkézését. Ez egy minden az egyben adatvizualizációs és kód nélküli szövegelemző stúdió, amely lehetővé teszi, hogy teljes betekintést nyerjen adataiba és elemezze azokat.

A MonkeyLearn segítségével részletesebben belemerülhet az adatokba, és gyorsan létrehozhat egyéni vizualizációkat és diagramokat. Ezenkívül kombinálja és szűrje ezeket a betekintéseket adatbeviteli adatok alapján, beleértve az egyéni mezőket és dátumokat.

A MonkeyLearn lehetővé teszi a kész gépi tanulási modellek használatát, és lehetővé teszi saját készítését. Ezenkívül az előre betanított osztályozók széles skálája közül választhat a gyors kezdéshez. Gyorsan létrehozhat hangulatelemzést, témaosztályozókat, entitáskivonatokat stb.

Ezenkívül az ML-modelleket egy egyszerű felhasználói felületen taníthatja adatkészletek importálásával és egyéni címkék meghatározásával. A MonkeyLearn személyre szabott üzleti sablonokat is biztosít, szem előtt tartva a különböző forgatókönyveket.

Minden sablon tartalmaz előre elkészített szövegelemzést és irányítópultot. Ezenkívül a MonkeyLearn NPS-elemzést, áttekintés-elemzést, CSAT-elemzést, támogatáselemzést, felmérés-elemzést, VOC-elemzést stb.

Foglaljon ingyenes bemutatót, és tanulja meg, hogyan segíthet a MonkeyLearn.

Következtetés

Az alacsony kódú és kód nélküli gépi tanulási platformok könnyedén hozhatnak létre alkalmazásokat, webhelyeket és szoftvertermékeket, akár kódoló, akár nem kódoló. Ezek a platformok segítenek az egyéni modellek feltöltésében, vagy különféle eszközökkel betanításában. Ez tovább segít abban, hogy kreativitását emberek milliárdjai elé tárja.

Ezért válassza ki a legjobb alacsony kódú vagy kód nélküli gépi tanulási platformot az ML modellek és adatkészletek szupergyors létrehozásához, valamint az alkalmazások és webhelyek jobb termelékenységű, együttműködési és ROI-val történő létrehozásához.