Платформи машинного навчання, що не вимагають або мінімізують програмування, відкривають нові можливості для компаній та окремих користувачів, дозволяючи їм розробляти інноваційні рішення на основі штучного інтелекту.
Увага до технологій штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) зростає у геометричній прогресії в усьому світі.
Люди все більше усвідомлюють їхній потенціал та ефективність у різних сферах, від автомобілебудування та фінансів до банківської справи, маркетингу, кібербезпеки та електронної комерції. Експерименти з цими технологіями стають дедалі популярнішими.
Проте, багато стартапів та великих підприємств стикаються з труднощами на початку шляху впровадження машинного навчання. Незалежно від того, чи йдеться про пошук кваліфікованих фахівців з машинного навчання, чи про розуміння та застосування технологій, процес може бути складним.
Саме для подолання цих труднощів і були створені платформи машинного навчання з низьким рівнем коду та без коду.
Вони допомагають заповнити прогалини у бізнес-процесах. Для людей без технічної підготовки машинне навчання без коду є чудовим варіантом, оскільки воно є більш доступним. Навіть не програмісти можуть створювати ефективні програми МН, не написавши жодного рядка програмного коду.
Згідно з дослідженням Gartner Magic Quadrant, до 2024 року 65% розробки додатків здійснюватиметься на платформах машинного навчання з низьким кодом або без коду.
Платформи, які мінімізують або усувають необхідність програмування, забезпечують значне підвищення продуктивності, сприяють цифровізації та автоматизації процесів за допомогою мобільних хмарних додатків. Це відкриває нові можливості та залучає до творчого процесу ширше коло фахівців.
У цій статті ми розглянемо, що таке безкодові та низькокодові платформи, та як вони можуть бути корисними для вашого бізнесу.
Що таке платформи з низьким рівнем коду та без коду?
Платформи з низьким рівнем коду
Низькокодовий підхід до розробки програмного забезпечення передбачає мінімальне використання ручного кодування при створенні програм та систем. Платформа з низьким рівнем коду дозволяє автоматично генерувати код за допомогою візуальних елементів, таких як випадаючі меню та функція перетягування.
Низький рівень коду є проміжним варіантом між безкодовим підходом та ручним кодуванням. Користувач має можливість додати власний код поверх автоматично згенерованого, за потреби. Крім прискореного процесу кодування, платформи з низьким кодом дозволяють швидко налаштувати програмне забезпечення та ввести його в експлуатацію.
Додатки, створені за допомогою низького рівня коду, можуть включати мобільні застосунки, веб-сайти, інструменти управління бізнес-процесами, хмарні додатки, такі як програми та бібліотеки машинного навчання.
Платформи без коду
Безкодовий підхід до розробки програмного забезпечення дозволяє користувачам створювати програмні системи без написання програмного коду. Платформа без коду повністю покладається на візуальні інструменти, такі як перетягування компонентів, для створення коду.
Це означає, що навіть без попередніх навичок програмування можна розробляти програми та системи, використовуючи платформу без коду.
Програмні продукти, створені на таких платформах, можуть бути програмами самообслуговування для бізнес-користувачів, веб- та мобільними додатками, панелями моніторингу, системами управління вмістом (CMS), інструментами бізнес-аналітики (BI) тощо.
Чому варто використовувати платформи з низьким рівнем коду або без коду?
Платформи з низьким рівнем коду та без коду зменшують складність програмування за рахунок попередньо налаштованих шаблонів та візуальних інтерфейсів. Ось деякі з переваг використання таких платформ:
- Широкий доступ: Платформи з низьким рівнем коду та без коду розроблені для користувачів з різним рівнем технічної підготовки. Люди без досвіду програмування можуть швидко створювати веб-сайти та додатки. А досвідчені розробники можуть додавати свій код для кастомізації програми чи сайту.
- Прискорення розробки: Написання коду вручну займає багато часу, особливо за відсутності достатніх навичок. Використання платформ з низьким рівнем коду або без коду допоможе вам прискорити процес розробки та швидше випустити програмне забезпечення.
- Економія коштів: Ручне кодування вимагає значних інвестицій у розробників, часу, ресурсів, інфраструктури та технічного обслуговування. Платформи з низьким кодом або без коду дозволяють зменшити ці витрати та покращити рентабельність інвестицій.
Крім того, ці платформи сприяють кращій співпраці між IT-командами та бізнес-командами, покращують взаєморозуміння та допомагають швидко отримувати відгуки клієнтів завдяки простоті створення прототипів.
Далі ми розглянемо деякі з найкращих платформ машинного навчання з низьким рівнем коду та без коду, які можуть стати відправною точкою у вашій подорожі у світ МН.
MakeML
Створюйте моделі сегментації об’єктів та моделі МН за допомогою MakeML без ручного кодування. Платформа дозволяє легко створювати набори даних та ефективно ними керувати. Ви також можете навчати та тестувати свої моделі МН, щоб оцінити їхню продуктивність.
MakeML пропонує платформу для навчання створенню програм зі штучним інтелектом та розв’язання організаційних проблем за допомогою комп’ютерного зору за кілька годин. Ви також можете вивчати машинне навчання за допомогою відеоуроків на своєму мобільному пристрої.
Навчальні матеріали MakeML включають:
- Створення сервера сегментації та виявлення об’єктів за допомогою спеціалізованих нейронних мереж.
- Створення програми, яка може виявляти кількість дотиків або відскоків м’яча.
- Створення додатку для ідентифікації найдорожчих поштових марок.
- Створення віртуальної свічки з доповненою реальністю та машинним навчанням.
- Створення популярного додатку, що дозволяє користувачам миттєво приміряти різні дизайни та кольори лаку для нігтів.
І багато іншого.
Досвідчена команда MakeML допоможе вам розробити рішення на основі комп’ютерного зору та інтегрувати його у ваш продукт. Отримайте безкоштовні опції імпорту/експорту наборів даних для певного діапазону та хмарне навчання на GPU (один раз).
Додаткові можливості доступні за початковою ціною від 8,83 доларів США на місяць.
Очевидно, ШІ
Прогнозуйте результати на основі даних за лічені хвилини за допомогою платформи Очевидно, ШІ для машинного навчання, що не вимагає написання коду. Вона включає повний процес розробки алгоритмів машинного навчання та прогнозування результатів одним кліком.
Отримуйте діалогове вікно даних для легкого формування наборів даних без коду та діліться моделями МН зі своєю командою або публікуйте їх. Це дає змогу кожному робити прогнози на основі алгоритмів і впроваджувати динамічні прогнози машинного навчання у ваш додаток за допомогою API з низьким рівнем коду.
Очевидно, ШІ надає вам передові алгоритми та технології, не знижуючи продуктивності. Це допоможе прогнозувати дохід, оптимізувати ланцюг постачання та персоналізувати маркетинг. Крім того, ви можете прогнозувати конверсію потенційних клієнтів, динамічне ціноутворення, погашення кредиту тощо в режимі реального часу.
Очевидно, ШІ розроблений, щоб зробити рішення доступними для кожного. Ви можете додати або імпортувати CSV-файл з вашими джерелами даних. Зрозумійте фактори, що впливають на прогнози, та передбачайте результати за допомогою сценаріїв “що-якщо”. Заглибтеся в специфікації алгоритму, порівняйте різні моделі та зрозумійте, як вони працюють.
Заощаджуйте час на створенні високоякісних і складних моделей ШІ, вибирайте кількість рядків (від 1000 до 50 млн) і стовпців (від 5 до 200) та дізнавайтеся час, необхідний для створення алгоритму за допомогою ШІ.
Для початку роботи з Очевидно, ШІ не потрібні знання програмування, попередній досвід чи команда з обробки даних.
SuperAnnotate
Створюйте SuperData для свого ШІ з SuperAnnotate. Це комплексна платформа для анотування, управління та версіонування достовірних даних для вашої програми ШІ. Вона допоможе масштабувати та автоматизувати конвеєр ШІ в 3-5 разів швидше, використовуючи надійний набір інструментів, провідні в галузі послуги анотування та потужну систему управління даними.
Додавайте анотації до відео, тексту та зображень, створюйте набори даних високої якості, використовуючи найкращі в галузі послуги та інструменти. Розвивайте свою модель, використовуючи потужні функції управління проектами та командної співпраці.
SuperAnnotate дозволяє налаштувати спрощений робочий процес анотацій, контролювати якість проекту, співпрацювати з командою тощо в одному місці. Він пропонує можливості активного навчання та автоматизації, що прискорюють процес створення анотацій.
Ви отримаєте комплексні інструменти для багаторівневої практичної співпраці та управління якістю для підвищення продуктивності моделі, управління успішними проектами та миттєвого покращення результатів.
SuperAnnotate також надає безпечну платформу, призначену для консолідації конвеєрів будь-якої складності та розміру. Він може масштабувати ваші проекти в будь-якій точці світу, що дозволяє отримати оптові знижки та зменшити вартість конвеєрів ШІ.
Замовте демонстрацію сьогодні та дізнайтеся про можливості платформи для вашого бізнесу. Для стартапів на ранній стадії цей інструмент стане корисним і доступним.
Навчальна машина
Навчіть комп’ютер виявляти або розпізнавати звуки, пози та зображення за допомогою Навчальної машини. Це простий та швидкий спосіб створювати ефективні моделі МН для ваших програм, веб-сайтів тощо без знання програмування.
Навчальна машина – це веб-платформа машинного навчання з низьким рівнем коду, яка дозволяє створювати моделі машинного навчання, доступні кожному та прості у використанні. Користуватися нею дуже легко:
- Зберіть та згрупуйте приклади в різні класи або категорії, яким має навчитися комп’ютер.
- Навчіть комп’ютер і миттєво перевірте, чи засвоює модель те, що ви навчали.
- Експортуйте модель для веб-сайтів, програм тощо. Ви можете завантажити модель або розмістити її в Інтернеті.
Крім того, ви можете використовувати модель повністю на своєму пристрої, не передаючи дані з мікрофона чи веб-камери. Легко класифікуйте зображення та положення тіла за допомогою файлів, веб-камери, а також аудіо за допомогою коротких звукових зразків.
Розпочніть новий проєкт зараз або відкрийте існуючий проєкт із файлу чи диска.
Create ML від Apple
Спробуйте новий спосіб розробки та навчання моделей машинного навчання на вашому Apple Mac. Легко створюйте моделі МН за допомогою Create ML від Apple і навчайте їх на своєму Mac.
Серед корисних функцій:
- Навчання з використанням кількох моделей: ви можете навчати кілька моделей, використовуючи різні набори даних в одному проєкті.
- Підтримка навчання eGPU: є зовнішній графічний процесор для покращення продуктивності моделі на вашому Mac.
- Керування процесом навчання: відстежуйте процес навчання, використовуючи функції відновлення, відтворення, паузи та продовження.
- Оцінка візуалізації: аналізуйте продуктивність вашої моделі з набору оцінок. Досліджуйте ключові показники та зв’язки для визначення різних варіантів використання та майбутніх інвестицій, щоб покращити якість моделі.
- Попередній перегляд моделі: використовуйте камеру iPhone для перегляду продуктивності моделі за допомогою безперервності.
- Навчання на пристрої: навчайте моделі швидше на вашому Mac, використовуючи переваги GPU та CPU.
Create ML має різні типи моделей. Виберіть тип моделі, як-от зображення, відео, рух, звук, текст, таблиця тощо. Потім додайте дані та параметри, які дозволять комп’ютеру навчатися.
PyCaret
PyCaret – це платформа машинного навчання з відкритим кодом та низьким рівнем коду, яка може автоматизувати робочі процеси машинного навчання за допомогою Python. Ця проста у використанні, легка в освоєнні та проста бібліотека машинного навчання дає змогу витрачати менше часу на кодування та більше на аналіз, наприклад, попередню обробку даних, навчання моделі, пояснюваність моделі, MLOps та дослідницький аналіз даних.
PyCaret розроблено за модульним принципом, де кожна модель виконує певні завдання машинного навчання. Тут функції – це набори дій, що виконують завдання в межах певного робочого процесу.
PyCaret дозволяє майже кожному створювати надійні та прості рішення для машинного навчання. Вивчайте за допомогою короткої демонстрації, блогу, відео та обговорення. Створюйте прості програми МН, швидше навчайте свої моделі, аналізуйте, повторюйте та миттєво розгортайте як REST API.
Ви можете відстежувати експерименти, створювати програми для машинного навчання, створювати REST API, створювати образ докера та отримувати підтримку GPU. PyCaret ідеально підходить для професіоналів та ентузіастів науки про дані.
Lobe
Навчіть свої програми розпізнавати рослини, бачити жести, рахувати повтори, відчувати емоції, кольори, перевіряти безпеку тощо за допомогою Lobe. Платформа пропонує прості у використанні безкоштовні інструменти, а також усе необхідне для ваших моделей МН.
Просто покажіть приклади того, чого ви хочете навчити програму, і автоматично навчайте модель машинного навчання, яку можна швидко завантажити у ваш додаток. Будь-хто може легко використовувати цю платформу, не маючи знань програмування.
Не потрібно завантажувати дані в хмару, навчання відбувається безпосередньо на комп’ютері безкоштовно. Lobe доступний для Windows і Mac. Ви можете експортувати або відправляти свою модель на будь-яку платформу. Lobe автоматично обирає ідеальну архітектуру машинного навчання для вашого проєкту.
Lobe спрощує процес машинного навчання за допомогою трьох простих кроків:
- Збирайте та додавайте теги до зображень.
- Навчіть модель МН та перегляньте результати.
- Оцініть та покращіть продуктивність моделі, а потім швидко експортуйте її.
З Lobe ви можете швидко позначати зображення в папках або збирати їх за допомогою веб-камери для створення набору даних МН. Не потрібно ніяких конфігурацій та налаштувань; просто використовуйте візуальні результати, щоб зрозуміти сильні та слабкі сторони всіх ваших моделей.
MonkeyLearn
Отримайте передові технології штучного інтелекту MonkeyLearn, що спрощують аналіз, візуалізацію та анотування відгуків клієнтів. Це комплексна студія візуалізації даних та аналізу тексту без коду, що дозволяє отримати повне уявлення про дані та проаналізувати їх.
За допомогою MonkeyLearn ви можете занурюватися в дані з більшою деталізацією та швидко створювати власні візуалізації та діаграми. Об’єднуйте та фільтруйте статистичні дані за введеними даними, включаючи спеціальні поля та дати.
MonkeyLearn дозволяє використовувати готові моделі машинного навчання та створювати власні. Ви можете вибрати з широкого діапазону попередньо навчених класифікаторів для швидкого початку. Створюйте аналіз настроїв, класифікатори тем, екстрактори сутностей тощо.
Навчайте свої моделі МН у простому інтерфейсі користувача, імпортуючи набори даних та визначаючи спеціальні теги. MonkeyLearn також пропонує індивідуальні бізнес-шаблони для різних сценаріїв.
Усі шаблони включають готовий аналіз тексту та панелі моніторингу. MonkeyLearn пропонує аналіз NPS, аналіз відгуків, аналіз CSAT, аналіз підтримки, аналіз опитувань, аналіз ЛОС тощо.
Замовте безкоштовну демонстрацію та дізнайтеся, як MonkeyLearn може вам допомогти.
Висновок
Платформи машинного навчання з низьким рівнем коду та без коду дозволяють легко створювати додатки, веб-сайти та програмні продукти, незалежно від того, чи ви є програмістом. Ці платформи допоможуть вам завантажити власні моделі або навчити їх за допомогою різних інструментів. Це допоможе представити ваші ідеї мільярдам людей.
Виберіть найкращу платформу машинного навчання з низьким рівнем коду або без коду, щоб швидко створювати моделі МН та набори даних, а також розробляти додатки та веб-сайти з покращеною продуктивністю, співпрацею та рентабельністю інвестицій.