8 platform uczenia maszynowego o niskim kodzie i bez kodu

Narzędzia do uczenia maszynowego, działające w oparciu o zasady low-code i no-code, stanowią znaczące wsparcie dla firm oraz indywidualnych użytkowników, umożliwiając im projektowanie innowacyjnych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Obserwujemy dynamiczny wzrost zainteresowania technologiami takimi jak AI i ML na całym świecie.

Coraz więcej osób dostrzega potencjał i efektywność tych rozwiązań w różnych dziedzinach, od motoryzacji, przez finanse i bankowość, aż po marketing, cyberbezpieczeństwo i handel elektroniczny. Ta świadomość przekłada się na chęć eksperymentowania i wdrażania tych technologii.

Jednak wiele startupów i firm napotyka trudności na początku swojej przygody z uczeniem maszynowym podczas tworzenia produktów. Wyzwaniem może być zarówno znalezienie odpowiednich ekspertów, jak i zrozumienie oraz efektywne wykorzystanie dostępnej technologii.

Platformy low-code i no-code dla uczenia maszynowego powstały, aby uprościć te procesy i wyeliminować przeszkody.

Pomagają one wypełnić luki w wiedzy i umiejętnościach w organizacji. Dla osób bez doświadczenia technicznego, uczenie maszynowe no-code jest szczególnie atrakcyjne, gdyż jest mniej skomplikowane. Pozwala to nawet osobom bez umiejętności programistycznych na tworzenie zaawansowanych aplikacji ML bez potrzeby pisania kodu.

Zgodnie z raportem Magic Quadrant firmy Gartner, do 2024 roku aż 65% rozwoju aplikacji będzie realizowane na platformach bezkodowych oraz platformach low-code dla uczenia maszynowego.

Platformy low-code i no-code znacznie zwiększają wydajność, a także wspomagają digitalizację i automatyzację procesów dzięki aplikacjom mobilnym opartym na chmurze. W ten sposób otwierają dostęp do nowych trendów i umożliwiają szerszemu gronu twórców korzystanie z tych technologii.

W niniejszym artykule przybliżę ideę platform no-code i low-code oraz pokażę, jak mogą one wspierać rozwój Twojej firmy.

Platformy low-code i no-code – co to takiego?

Platformy low-code

Low-code to podejście do tworzenia oprogramowania, które minimalizuje lub całkowicie eliminuje potrzebę pisania kodu. Platforma low-code umożliwia generowanie zautomatyzowanego kodu za pomocą intuicyjnych elementów, takich jak rozwijane menu i interfejsy „przeciągnij i upuść”.

Low-code stanowi kompromis między programowaniem bez kodu a ręcznym kodowaniem. Wciąż istnieje możliwość dodania własnego kodu, jeśli jest taka potrzeba. Platformy low-code przyspieszają nie tylko samo kodowanie, ale także konfigurację i wdrożenie oprogramowania.

Aplikacje low-code mogą przyjmować różne formy, od aplikacji mobilnych i stron internetowych po systemy zarządzania procesami biznesowymi, aplikacje chmurowe, w tym aplikacje i biblioteki ML.

Platformy no-code

No-code to koncepcja tworzenia oprogramowania, która umożliwia budowanie systemów bez konieczności pisania jakiegokolwiek kodu. Platforma no-code opiera się całkowicie na narzędziach wizualnych, takich jak komponenty „przeciągnij i upuść”, które generują kod.

Oznacza to, że nawet bez wcześniejszego doświadczenia w programowaniu, można tworzyć aplikacje i systemy, korzystając z platform no-code.

Aplikacje tworzone przy użyciu platform no-code to między innymi aplikacje samoobsługowe dla użytkowników biznesowych, aplikacje internetowe i mobilne, pulpity nawigacyjne, systemy zarządzania treścią (CMS), narzędzia do raportowania BI i inne.

Dlaczego warto korzystać z platform low-code lub no-code?

Platformy low-code i no-code upraszczają proces kodowania dzięki gotowym szablonom i intuicyjnym interfejsom. Oto niektóre z korzyści:

  • Szeroka dostępność: Platformy low-code i no-code są zaprojektowane tak, aby były dostępne dla wszystkich użytkowników, niezależnie od ich umiejętności technicznych. Umożliwia to osobom bez doświadczenia w programowaniu szybkie tworzenie stron internetowych i aplikacji. Jeśli masz jakiekolwiek umiejętności kodowania, możesz je wykorzystać do dostosowania swoich aplikacji.
  • Szybsze generowanie kodu: Ręczne pisanie kodu zajmuje dużo czasu, zwłaszcza jeśli brakuje doświadczenia. Platforma low-code lub no-code pozwala szybko generować kod, co przyspiesza proces tworzenia i wdrażania oprogramowania.
  • Oszczędność kosztów: Ręczne tworzenie kodu wiąże się z wyższymi kosztami związanymi z zatrudnieniem programistów, czasem, zasobami, infrastrukturą i utrzymaniem. Platformy low-code lub no-code obniżają te koszty i zwiększają zwrot z inwestycji.

Platformy te umożliwiają również lepszą współpracę między działami IT i biznesowymi, zwiększają zrozumienie i ułatwiają szybkie zbieranie opinii od klientów dzięki łatwym do stworzenia prototypom.

Teraz omówię niektóre z najlepszych platform uczenia maszynowego low-code i no-code, które pomogą Ci rozpocząć przygodę z ML.

MakeML

Za pomocą narzędzia MakeML możesz tworzyć modele segmentacji i wykrywania obiektów ML bez konieczności ręcznego kodowania. Umożliwia ono łatwe tworzenie bogatych zestawów danych i efektywne zarządzanie nimi. Dodatkowo, możesz trenować i testować swoje modele ML, by na bieżąco monitorować ich działanie.

MakeML zapewnia platformę, na której w kilka godzin nauczysz się tworzyć aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję i rozwiązywać problemy organizacyjne za pomocą Computer Vision. Dzięki dostępnym przewodnikom wideo, dostępnym również na urządzeniach mobilnych, poznasz tajniki uczenia maszynowego.

Samouczki MakeML obejmują między innymi:

  • Tworzenie serwera segmentacji i wykrywania obiektów z niestandardowymi sieciami neuronowymi.
  • Tworzenie aplikacji do wykrywania liczby odbić piłki.
  • Tworzenie aplikacji do wykrywania najdroższych znaczków pocztowych.
  • Wykorzystanie AR i uczenia maszynowego do stworzenia efektu płonącej świecy.
  • Tworzenie popularnej aplikacji, która umożliwi użytkownikowi szybkie przetestowanie projektu i koloru lakieru.

Doświadczony zespół MakeML służy pomocą w opracowaniu rozwiązania Computer Vision i jego integracji z Twoim produktem. Oferowane są bezpłatne opcje importu i eksportu zestawów danych dla określonego zakresu, jak również jedno darmowe szkolenie w chmurze GPU.

Dostępne są także bardziej rozbudowane opcje, zaczynające się od 8,83 USD miesięcznie.

Obviously AI

Za pomocą platformy Obviously AI możesz przewidywać dane w ciągu zaledwie kilku minut, bez konieczności pisania kodu. Platforma umożliwia pełny proces projektowania algorytmów uczenia maszynowego i przewidywanie wyników za pomocą jednego kliknięcia.

Uzyskaj dostęp do intuicyjnego edytora danych, aby płynnie kształtować swój zestaw danych bez użycia kodu. Udostępniaj swoje modele ML zespołowi lub publicznie. Dzięki temu każdy może zacząć tworzyć prognozy na podstawie algorytmów i wprowadzać dynamiczne przewidywania uczenia maszynowego do aplikacji za pomocą interfejsu API o niskim kodzie.

Obviously AI udostępnia najnowocześniejsze algorytmy i technologie, zachowując przy tym wysoką wydajność. Narzędzie pomaga w prognozowaniu przychodów, optymalizacji łańcucha dostaw oraz personalizacji marketingu. Ponadto, w czasie rzeczywistym, możesz przewidzieć konwersję leadów, dynamiczną wycenę, spłatę kredytu i inne.

Obviously AI zostało zaprojektowane z myślą o prostocie użytkowania. Możesz dodać lub zintegrować plik CSV ze swoimi źródłami danych. Zrozum czynniki, które wpływają na prognozy i przewiduj wyniki dzięki scenariuszom typu „co-jeśli”. Zagłęb się w specyfikę algorytmów, odkryj konkurencyjne modele i dowiedz się, jak działają.

Oszczędź czas potrzebny na budowanie zaawansowanych i złożonych modeli AI, wybierz liczbę wierszy (od 1000 do 50 milionów) i kolumn (od 5 do 200) i poznaj czas potrzebny do zbudowania algorytmu przy użyciu AI.

Rozpoczęcie pracy z Obviously AI nie wymaga żadnej wiedzy programistycznej, doświadczenia ani specjalistycznego zespołu.

SuperAnnotate

Zbuduj Superdane dla swojej sztucznej inteligencji za pomocą SuperAnnotate. Jest to wszechstronna platforma do opisywania, zarządzania i wersjonowania danych. Ułatwia skalowanie i automatyzację potoku AI 3-5 razy szybciej, wykorzystując solidny zestaw narzędzi, usługi adnotacji i wydajny system zarządzania danymi.

Dodawaj adnotacje do wideo, tekstu i obrazu, tworząc wysokiej jakości zestawy danych przy użyciu najlepszych w swojej klasie usług i zestawu narzędzi. Rozwijaj swój model, by osiągnął sukces w terenie dzięki zaawansowanym funkcjom zarządzania projektami i współpracy zespołowej.

SuperAnnotate umożliwia konfigurację usprawnionego przepływu pracy adnotacji, monitorowanie jakości projektu, współpracę z zespołem i wiele więcej, wszystko w jednym miejscu. Oferuje funkcje aktywnego uczenia się i automatyzacji, które przyspieszają proces adnotacji.

Otrzymasz kompleksowe, wielopoziomowe narzędzia do praktycznej współpracy i zarządzania jakością, które zwiększą wydajność modelu, pozwolą na realizację udanych projektów i szybko przyniosą widoczne rezultaty.

SuperAnnotate to platforma zorientowana na bezpieczeństwo, zaprojektowana do konsolidacji potoków o dowolnej złożoności i wielkości. Może skalować Twoje projekty w dowolnym miejscu na świecie, co pozwoli Ci podjąć bardziej znaczące zobowiązania, aby uzyskać zniżki i obniżyć koszty potoków AI.

Zarezerwuj demonstrację już dziś i sprawdź, jak SuperAnnotate może wpłynąć na Twoją firmę. Jest to przydatne i dostępne narzędzie dla firm na wczesnym etapie rozwoju.

Teachable Machine

Naucz swój komputer wykrywania lub rozpoznawania dźwięków, pozycji i obrazów za pomocą Teachable Machine. Narzędzie to oferuje szybki i prosty sposób na tworzenie solidnych modeli ML dla aplikacji, stron internetowych i innych, bez konieczności znajomości kodowania.

Teachable Machine to internetowa platforma uczenia maszynowego o niskim poziomie kodu, która umożliwia tworzenie modeli uczenia maszynowego dostępnych i łatwych w użyciu dla każdego. Korzystanie z niej jest bardzo proste:

  • Zbierz i pogrupuj swoje przykłady w różne klasy lub kategorie, których komputer ma się nauczyć.
  • Wytrenuj swój komputer i przetestuj go natychmiast, aby sprawdzić, czy model uczy się tego, czego go nauczyłeś.
  • Wyeksportuj model dla swoich witryn internetowych, aplikacji i nie tylko. Możesz nawet pobrać model lub udostępnić go online.

Co istotne, możesz używać modelu całkowicie na swoim urządzeniu, bez przekazywania danych z mikrofonu lub kamery internetowej. Dodatkowo, możesz łatwo klasyfikować obrazy i pozycje ciała za pomocą plików, kamery internetowej i dźwięku za pomocą krótkich próbek dźwiękowych.

Rozpocznij nowy projekt teraz lub otwórz istniejący projekt z pliku lub dysku.

Create ML firmy Apple

Poznaj nowy sposób nauczania i trenowania modeli uczenia maszynowego na komputerze Apple Mac. Za pomocą narzędzia Create ML firmy Apple możesz łatwo tworzyć i skutecznie trenować modele ML na swoim komputerze Mac.

Do cennych funkcji Create ML należą:

  • Uczenie wielu modeli: możesz trenować wiele modeli przy użyciu różnych zestawów danych w jednym projekcie.
  • Wsparcie treningowe eGPU: platforma wykorzystuje zewnętrzny procesor graficzny, co przekłada się na lepszą wydajność modelu na komputerze Mac.
  • Kontrola treningu: przejmij pełną kontrolę nad procesem treningu, w tym możliwość wznawiania, odtwarzania, pauzowania i wydłużania.
  • Ocena wizualizacji: poznaj wydajność modelu na podstawie zestawu ewaluacyjnego. Przeglądaj kluczowe wskaźniki, aby zidentyfikować różne przypadki użycia, możliwości i przyszłe inwestycje, które mogą pomóc w poprawie jakości modelu.
  • Podglądy modeli: użyj aparatu iPhone’a, aby wyświetlić podgląd wydajności modelu.
  • Trening na urządzeniu: trenuj modele szybciej na komputerze Mac, wykorzystując moc procesora graficznego i procesora.

Create ML oferuje różne typy modeli. Wybierz typ modelu, taki jak obraz, wideo, ruch, dźwięk, tekst, tabelaryczny i inne. Następnie możesz dodać dane i parametry, które umożliwią komputerowi naukę.

PyCaret

PyCaret to platforma uczenia maszynowego low-code i open source, która automatyzuje przepływy pracy uczenia maszynowego za pomocą Pythona. Ta łatwa w użyciu biblioteka uczenia maszynowego pozwala poświęcić mniej czasu na kodowanie, a więcej na analizę, w tym wstępne przetwarzanie danych, uczenie modeli, wyjaśnianie modelu, MLOps i eksploracyjną analizę danych.

PyCaret jest modułowy, dzięki czemu każdy model może wykonywać określone zadania uczenia maszynowego. Funkcje to zbiory akcji, które wykonują zadania w danym przepływie pracy.

PyCaret umożliwia tworzenie niezawodnych, niskokodowych i kompleksowych rozwiązań uczenia maszynowego niemal każdemu użytkownikowi. Możesz uczyć się za pomocą krótkich demonstracji, bloga, filmów i dyskusji. Stwórz prostą aplikację ML, szybciej trenuj model oraz analizuj, iteruj i wdrażaj go natychmiast jako interfejs API REST.

Możesz śledzić eksperymenty, tworzyć aplikację ML, generować interfejs API REST, kompilować obraz Dockera i korzystać ze wsparcia procesora GPU. PyCaret jest doskonałym rozwiązaniem dla specjalistów i entuzjastów nauki o danych.

Lobe

Trenuj swoje aplikacje, aby identyfikowały rośliny, gesty, zliczały powtórzenia, rozpoznawały emocje, wyczuwały kolory, monitorowały bezpieczeństwo i wiele innych, dzięki narzędziu Lobe. Lobe ułatwia trenowanie modeli ML, oferując bezpłatne narzędzia i wszystko, czego potrzebujesz do swoich modeli ML.

Po prostu pokaż przykłady tego, czego Twoja aplikacja ma się nauczyć, a Lobe automatycznie wytrenuje model uczenia maszynowego, który szybko wdrożysz w aplikacji. Z platformy może z łatwością korzystać każdy, bez konieczności znajomości kodowania.

Nie musisz przesyłać swoich danych do chmury, trenuj bezpośrednio na komputerze za darmo. Lobe jest dostępne dla systemów Windows i Mac. Ponadto, możesz eksportować lub wysyłać swój model na dowolną platformę. Lobe automatycznie wybierze idealną architekturę uczenia maszynowego dla Twojego projektu.

Lobe upraszcza proces uczenia maszynowego do trzech prostych kroków:

  • Zbierz i oznacz swoje zdjęcia.
  • Trenuj swój model uczenia maszynowego i obserwuj wyniki.
  • Ulepsz wydajność swojego modelu, a następnie szybko go wyeksportuj.

Dzięki Lobe możesz szybko oznaczyć obrazy w folderach lub zebrać je za pomocą kamery internetowej, aby utworzyć zestaw danych ML. Nie ma potrzeby konfiguracji, po prostu użyj wyników wizualnych, aby zrozumieć mocne i słabe strony swoich modeli.

MonkeyLearn

Wykorzystaj zaawansowaną technologię sztucznej inteligencji z MonkeyLearn, aby skutecznie analizować opinie klientów. To kompleksowe studio wizualizacji danych i analizy tekstu no-code, które pozwala uzyskać pełny wgląd w dane i je przeanalizować.

Dzięki MonkeyLearn możesz zagłębić się w dane, tworzyć niestandardowe wizualizacje i wykresy oraz filtrować informacje według różnych kryteriów, w tym pól niestandardowych i dat.

MonkeyLearn umożliwia korzystanie z gotowych modeli uczenia maszynowego, a także budowanie własnych. Możesz wybierać z szerokiej gamy przeszkolonych klasyfikatorów, aby szybko rozpocząć pracę. Możesz także szybko budować analizę sentymentu, klasyfikatory tematów, ekstraktory encji itp.

Trenuj swoje modele ML w prostym interfejsie użytkownika, importując zestawy danych i definiując niestandardowe tagi. MonkeyLearn oferuje także szablony biznesowe, dostosowane do różnych scenariuszy.

Wszystkie szablony zawierają gotową analizę tekstu i pulpity nawigacyjne. MonkeyLearn oferuje także analizę NPS, analizę recenzji, analizę CSAT, analizę wsparcia, analizę ankiety, analizę LZO itp.

Zarezerwuj bezpłatne demo i dowiedz się, jak MonkeyLearn może wspomóc Twój biznes.

Podsumowanie

Platformy uczenia maszynowego o niskim poziomie kodu i bez kodu zapewniają łatwy sposób tworzenia aplikacji, stron internetowych i oprogramowania, niezależnie od tego, czy jesteś programistą, czy nie. Platformy te pomogą Ci przesłać niestandardowe modele lub wyszkolić je za pomocą różnych narzędzi. Umożliwi Ci to zaprezentowanie swojej kreatywności milionom użytkowników.

Wybierz odpowiednią dla siebie platformę uczenia maszynowego no-code lub low-code, aby szybko tworzyć modele ML i zestawy danych, a także budować aplikacje i witryny z większą wydajnością, z nastawieniem na współpracę i zwrot z inwestycji.


newsblog.pl