Платформи машинного навчання з низьким вмістом коду та без коду приносять користь компаніям і окремим особам, допомагаючи їм створювати більш інноваційні програми з використанням можливостей штучного інтелекту.
Інтерес до таких технологій, як AI та ML, стрімко зростає у всьому світі.
Люди почали розуміти їх силу та ефективність у різних випадках використання, будь то автомобіль, фінанси, банківська справа, маркетинг, кібербезпека та електронна комерція. Їм усе більше подобається експериментувати з цим.
Однак багатьом стартапам і підприємствам важко розпочати машинне навчання під час створення своїх продуктів. Незалежно від того, чи потрібно знайти відповідних експертів з машинного навчання чи зрозуміти та використати технологію, все стає складним у їх виконанні.
Платформи машинного навчання з низьким кодом і без коду створені для вирішення таких проблем.
Це допомагає заповнити пустоти у вашому бізнесі. Для людей, які не мають технічних знань, машинне навчання без коду є досить зручним варіантом, оскільки воно менш лякає, і навіть не програмісти можуть створювати чудові програми ML, не написавши жодного рядка коду.
Відповідно з Звіт Gartner Magic Quadrantдо 2024 року 65% розробки додатків відбуватиметься на платформах машинного навчання без вузлів і з низьким кодом.
Платформи з низьким кодом і без коду забезпечують значне підвищення продуктивності та допомагають оцифрувати й автоматизувати процеси за допомогою хмарних мобільних додатків. Таким чином, вони відкривають нові тенденції та доступ до ширшої групи мислителів і творців.
У цій статті я поясню безкодові платформи та платформи з низьким кодом і те, наскільки вони можуть бути корисними для вашого бізнесу.
Що таке низькокодові та безкодові платформи?
Платформи з низьким кодом
Низький рівень коду відноситься до методології розробки програмного забезпечення, яка майже не потребує кодування під час створення програм і систем. І програмна система з цією можливістю є те, що можна назвати платформою з низьким рівнем коду. Він дає змогу створювати автоматизований код за допомогою візуальних будівельних блоків, таких як спадне меню та параметри перетягування.
Низький код — це щось середнє між безкодовим і ручним кодуванням. І ви можете додати свій код поверх автоматично згенерованого коду, якщо хочете. Окрім швидшого кодування, платформи з низьким кодом дозволяють швидко налаштувати програмне забезпечення та розгорнути його.
Додатками з низьким кодом можуть бути мобільні додатки, веб-сайти, засоби керування бізнес-процесами, хмарні додатки, як-от програми та бібліотеки ML тощо.
Платформи без коду
Безкодування означає підхід до розробки програмного забезпечення, який дозволяє користувачам створювати програмні системи без написання коду. А програмне забезпечення з цією можливістю є платформою без коду. Це практичний підхід до кодування, який повністю покладається на візуальні інструменти, такі як компоненти перетягування та скидання для створення коду.
Це означає, що навіть якщо у вас немає попередніх навичок програмування, ви все одно можете розробляти програми та системи за допомогою платформи без коду.
Програми, створені з використанням платформ без коду, можуть бути програмами самообслуговування для бізнес-користувачів, веб- та мобільними програмами, інформаційними панелями, системами керування вмістом (CMS), інструментами звітування BI тощо.
Чому вам слід використовувати платформу з низьким кодом або без коду?
Платформи з низьким кодом і без нього зменшують складність кодування завдяки попередньо налаштованим шаблонам і візуальним інтерфейсам. Деякі з переваг використання цих платформ:
- Більш широке використання: платформи з низьким кодом і без коду створені для розширення можливостей усіх користувачів, незалежно від їхньої технічної компетентності. Таким чином, люди без досвіду програмування можуть швидко створювати сайти та програми. А якщо у вас є навички кодування, ви можете додати свій код і налаштувати програму чи сайт.
- Швидша генерація коду: Написання коду рядок за рядком займає багато часу, якщо у вас обмежені навички кодування. Використання платформи з низьким кодом або без коду допоможе вам швидше створювати код для розробки та швидкого розгортання програмного забезпечення.
- Економічно: створення коду вручну потребує більших інвестицій у розробників, часу, ресурсів, інфраструктури та обслуговування. Платформи з низьким кодом або без нього зменшують ваші інвестиції в ці аспекти та покращують рентабельність інвестицій.
Окрім вищезазначеного, ці платформи забезпечують кращу співпрацю між ІТ-командами та бізнес-командами, сприяють кращому розумінню та допомагають швидко збирати відгуки клієнтів за допомогою простих у створенні прототипів.
А тепер давайте обговоримо деякі з найкращих платформ машинного навчання з низьким вмістом коду та без коду, щоб розпочати та поекспериментувати на вашій подорожі МЛ.
MakeML
Створюйте сегментацію об’єктів і моделі ML за допомогою MakeML без ручного кодування. Це дозволяє легко створювати багатий набір даних і добре ним керувати. Ви також можете навчити своїх моделей ML і перевірити їх, щоб попередньо переглянути їхні дії.
MakeML пропонує платформу, на якій ви можете навчитися створювати програму зі штучним інтелектом і вирішувати організаційну проблему за допомогою Computer Vision протягом кількох годин. Ви також можете вивчати машинне навчання за допомогою відеопосібників на своєму мобільному пристрої.
Підручник MakeML включає:
- Як створити сервер сегментації та виявлення об’єктів із спеціальними нейронними мережами
- Як створити програму, яка може визначати кількість дотиків або відскоків м’яча
- Як створити додаток, який може виявити найдорожчі поштові марки
- Як запалити свічку без справжнього вогню за допомогою доповненої реальності та машинного навчання
- Як створити популярну програму, яка дозволяє користувачеві миттєво спробувати дизайн і колір лаку для нігтів
І так далі.
Досвідчена команда MakeML допоможе вам створити рішення Computer Vision та інтегрувати рішення у ваш продукт. Отримайте безкоштовні параметри імпорту/експорту набору даних для певного діапазону та хмарне навчання GPU (лише одне).
Ви також можете скористатися іншими перевагами за початковою ціною від 8,83 доларів США на місяць.
Очевидно, ШІ
Прогнозуйте дані за лічені хвилини за допомогою Очевидно, ШІ Платформа машинного навчання без написання жодного рядка коду. Це включає повний процес розробки алгоритмів машинного навчання та прогнозування їх результатів одним клацанням миші.
Отримайте діалогове вікно даних, щоб легко формувати свій набір даних без коду, і поділіться своїми моделями ML з командою або зробіть їх загальнодоступними. Це дозволяє кожному почати робити прогнози на основі алгоритмів і внести динамічні прогнози машинного навчання у вашу програму за допомогою API з низьким кодом.
Крім того, Очевидно, штучний інтелект надає у ваші руки найсучасніші алгоритми та технології без шкоди для продуктивності. Це може допомогти вам спрогнозувати 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, що штучний інтелект створений, щоб забезпечити легке рішення для кожного. Ви можете додати або інтегрувати файл CSV зі своїми джерелами даних. Зрозумійте фактори, які впливають на прогнози, і передбачте результати за допомогою таких сценаріїв, як «що-якщо». Глибоко зануртеся в специфікації алгоритму, відкрийте конкуруючі моделі та зрозумійте, як ці моделі працюють.
Заощаджуйте час на створенні високоякісних і складних моделей штучного інтелекту та вибирайте кількість рядків (від 1000 до 50 млн) і стовпців (від 5 до 200) і знайте, скільки часу потрібно для створення алгоритму за допомогою штучного інтелекту.
Початок роботи зі штучним інтелектом Очевидно, що не потрібні знання програмування, попередній досвід чи команда з обробки даних.
SuperAnnotate
Створіть SuperData за допомогою SuperAnnotate для вашого ШІ. Це наскрізна платформа для коментування, керування та версії правдивих даних для вашої програми штучного інтелекту. Це допоможе вам масштабувати та автоматизувати конвеєр штучного інтелекту в 3-5 разів швидше, використовуючи надійний набір інструментів, провідні в галузі служби анотацій і потужну систему керування даними.
Додавайте анотації до відео, тексту та зображень із пропускною здатністю даних і створюйте високоякісні набори даних, використовуючи найкращі у своєму класі служби та набір інструментів. Розвивайте свою модель, щоб досягти успіху в цій галузі за допомогою потужних функцій керування проектами та командної співпраці.
SuperAnnotate дозволяє налаштувати спрощений робочий процес анотацій, контролювати якість проекту, співпрацювати з командою тощо в одному місці. Він пропонує функції активного навчання та автоматизації, які допомагають пришвидшити процес створення анотацій.
Ви отримаєте комплексні інструменти багаторівневої практичної співпраці та управління якістю, щоб підвищити продуктивність моделі, керувати успішними проектами та миттєво відчути різницю.
SuperAnnotate також надає безпекову платформу, створену для консолідації конвеєрів будь-якої складності та розміру. Він може масштабувати ваші проекти в будь-якій точці світу, тож ви можете взяти на себе більш значні зобов’язання, щоб отримати оптові знижки та зменшити вартість конвеєрів ШІ.
Замовте демонстрацію сьогодні та зрозумійте її важливість для вашого бізнесу. Для стартап-компанії на ранній стадії це стане в нагоді та доступним.
Навчальна машина
Навчіть комп’ютер виявляти чи розпізнавати ваші звуки, пози та зображення Навчальна машина. Це дає вам простий і швидкий спосіб створювати надійні моделі ML для ваших програм, веб-сайтів тощо без знання програмування.
Teachable Machine — це веб-платформа машинного навчання з низьким кодом, яка дозволяє створювати моделі машинного навчання, доступні кожному та прості у використанні. Користуватися ним дуже просто:
- Зберіть і згрупуйте свої приклади в різні класи або категорії, яким ваш комп’ютер має навчитися
- Навчіть свій комп’ютер і миттєво перевірте його, щоб побачити, чи засвоює модель те, що ви навчали
- Експортуйте модель для своїх веб-сайтів, програм тощо. Ви навіть можете завантажити модель або розмістити її в Інтернеті.
Що ще важливіше, ви можете використовувати модель повністю на своєму пристрої, не залишаючи даних мікрофона чи веб-камери. Крім того, ви можете легко класифікувати зображення та положення тіла за допомогою файлів, веб-камери та аудіо за допомогою коротких звукових зразків.
Розпочніть новий проект зараз або відкрийте існуючий проект із файлу чи диска.
Create ML від Apple
Спробуйте новий спосіб викладати та тренувати моделі машинного навчання на своєму Apple Mac. Це допомагає легко створювати моделі ML Create ML від Apple і добре тренуйте їх на своєму Mac.
Деякі з цінних функцій:
- Навчання з кількома моделями: ви можете навчити кілька моделей, використовуючи різні набори даних в одному проекті.
- Підтримка навчання eGPU: він має зовнішній графічний процесор для кращої продуктивності моделі на вашому Mac.
- Керування тренуванням: контролюйте свій тренувальний процес, як-от відновлення, відтворення, пауза та продовження.
- Оцінка візуалізації: дізнайтеся про продуктивність своєї моделі з набору оцінок. Досліджуйте ключові показники та зв’язки, щоб визначити різні варіанти використання, можливості та майбутні інвестиції, які допоможуть покращити якість моделі.
- Попередній перегляд моделі: Використовуйте камеру iPhone, щоб переглянути продуктивність моделі за допомогою безперервності.
- Навчання на пристрої: тренуйте моделі швидше на вашому Mac, використовуючи переваги GPU та CPU.
Create ML має різні типи моделей. Ви повинні вибрати тип моделі, як-от зображення, відео, рух, звук, текст, таблиця тощо. Пізніше ви можете додати дані та параметри, які дозволять вашому комп’ютеру навчатися.
PyCaret
PyCaret це платформа машинного навчання з низьким кодом і відкритим вихідним кодом, яка може автоматизувати робочі процеси машинного навчання за допомогою Python. Ця проста у використанні, легка в освоєнні та проста бібліотека машинного навчання дозволить вам витрачати менше часу на кодування та більше на аналіз, такий як попередня обробка даних, навчання моделі, пояснюваність моделі, MLOps та дослідницький аналіз даних.
PyCaret розроблено за модульним принципом, що дозволяє кожній моделі виконувати певні завдання машинного навчання. Тут функції — це набори дій, які виконують завдання в певному робочому процесі.
PyCaret дає можливість майже кожному створювати надійні, невибагливі та наскрізні рішення машинного навчання. Ви можете навчитися за допомогою короткої демонстрації, блогу, відео та обговорення. Створіть просту програму ML, швидше навчіть свою модель, аналізуйте, повторюйте та миттєво розгортайте її як REST API.
Ви можете відстежувати експерименти, створювати програму для машинного навчання, створювати REST API, створювати образ докера та отримати підтримку GPU. PyCaret ідеально підходить для професіоналів і ентузіастів науки про дані.
мочка
Навчіть свої програми ідентифікувати рослини, бачити жести, підраховувати повторення, відчувати емоції, відчувати кольори, перевіряти безпеку тощо за допомогою мочка. Він допомагає вам навчати моделі ML, пропонує прості у використанні та безкоштовні інструменти, а також усе необхідне для ваших моделей ML.
Просто покажіть приклади того, чого ви хочете, щоб ваша програма навчилася, і автоматично навчіть модель машинного навчання, яку можна швидко завантажити у вашу програму. Будь-хто може легко використовувати цю платформу, не маючи знань програмування.
Немає необхідності завантажувати дані в хмару, тренуйтеся безпосередньо на комп’ютері безкоштовно. Lobe доступний для Windows і Mac. Крім того, ви можете експортувати або відправляти свою модель на будь-яку платформу. Він автоматично вибере ідеальну архітектуру машинного навчання для вашого проекту.
Lobe спрощує процес машинного навчання за допомогою трьох простих кроків, де вам потрібно:
- Збирайте та додавайте теги до своїх зображень
- Навчіть свою модель ML і запишіть результати
- Грайте та покращуйте продуктивність своєї моделі, а потім швидко експортуйте свою модель.
За допомогою Lobe ви можете швидко позначати зображення у своїх папках або збирати їх за допомогою веб-камери для створення набору даних ML. Немає необхідності в будь-якій конфігурації та налаштуванні; просто використовуйте візуальні результати, щоб зрозуміти сильні та слабкі сторони всіх ваших моделей.
MonkeyLearn
Отримайте передову технологію штучного інтелекту MonkeyLearn це спростить ваше завдання, щоб очистити, візуалізувати та позначити відгуки клієнтів. Це комплексна студія візуалізації даних і аналізу тексту без коду, яка дозволяє отримати повне уявлення про ваші дані та проаналізувати їх.
За допомогою MonkeyLearn ви можете глибоко занурюватися в дані з більшою деталізацією та швидко створювати власні візуалізації та діаграми. Крім того, об’єднайте та відфільтруйте ці статистичні дані за введеними даними, включаючи спеціальні поля та дати.
MonkeyLearn дозволяє використовувати готові моделі машинного навчання та дозволяє створювати власні. Крім того, ви можете вибрати з широкого діапазону попередньо навчених класифікаторів для швидкого старту. Ви також можете швидко створювати аналіз настроїв, класифікатори тем, екстрактори сутностей тощо.
Крім того, навчіть свої моделі ML у простому інтерфейсі користувача, імпортуючи набори даних і визначаючи спеціальні теги. MonkeyLearn також надає індивідуальні бізнес-шаблони з урахуванням різних сценаріїв.
Усі шаблони включають готовий аналіз тексту та інформаційні панелі. Крім того, MonkeyLearn пропонує аналіз NPS, аналіз оглядів, 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 вмістом коду та без коду пропонують легкий спосіб створення додатків, сайтів і програмних продуктів, незалежно від того, програміст ви чи ні. Ці платформи допоможуть вам завантажити власні моделі або навчити їх за допомогою різних інструментів. Це ще більше допоможе вам представити свою творчість перед мільярдами людей.
Тому виберіть найкращу платформу машинного навчання з низьким або нульовим використанням коду на ваш вибір, щоб створювати свої моделі ML і набори даних із надшвидкою швидкістю та створювати свої програми та сайти з покращеною продуктивністю, співпрацею та рентабельністю інвестицій.