By ইউলিয়া গাভ্রিলোভা, serokell.io-এ AI এবং Ethics of Tech.

আপনি সম্ভবত 'লো-কোড' এবং 'নো-কোড' শব্দটি আগে শুনেছেন।

লো-কোড সহজভাবে কোডিং একটি হ্রাস পরিমাণ জন্য দাঁড়িয়েছে. লাইব্রেরি থেকে অনেক উপাদান সহজভাবে টেনে নিয়ে যাওয়া যায়। যাইহোক, আপনার নিজের কোড লিখে তাদের কাস্টমাইজ করাও সম্ভব, যা বর্ধিত নমনীয়তা দেয়।

কোনো সংকেত নেই প্ল্যাটফর্মের জন্য প্রোগ্রামিং সম্পর্কে কোন জ্ঞানের প্রয়োজন হয় না। এগুলি শিল্পী, শিক্ষক, শীর্ষ পরিচালকদের মতো বিভিন্ন লোক ব্যবহার করতে পারে। তাদের কাজে AI দরকার কিন্তু প্রোগ্রামিং এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানের গভীরে ডুব দিতে চায় না। নো-কোড সমাধানগুলি কার্যকারিতার মধ্যে বেশ সীমিত তবে আপনাকে দ্রুত কিছু সহজ তৈরি করতে দেয়।

অনুশীলনে, নো-কোড এবং লো-কোড প্ল্যাটফর্মের মধ্যে সীমানা বেশ পাতলা। যে প্ল্যাটফর্মগুলি নিজেদেরকে 'নো-কোড' হিসাবে প্রচার করে সেগুলি এখনও সাধারণত কাস্টমাইজেশনের জন্য কিছু জায়গা ছেড়ে দেয়।

নতুনদের জন্য কম-কোড প্ল্যাটফর্ম

লো-কোড লাইব্রেরিগুলি কোডিংয়ে ন্যূনতম অভিজ্ঞতার সাথেও ব্যবহার করা যেতে পারে।

পাইকারেট

এই হল একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি পাইথনে যা আপনাকে ন্যূনতম কোডিং সহ মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে দেয়।

মূলত, PyCaret হল একটি লো-কোড বিকল্প যা কয়েকশ লাইন কোডকে মাত্র কয়েকটি শব্দ দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারে। এটি সফ্টওয়্যার বিকাশের গতি ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করে এবং নতুনদের জন্য এটি আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। PyCaret হল একটি পাইথন র‍্যাপার যা বিভিন্ন মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি যেমন scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy এবং আরও অনেক কিছুর উপর।

অটো-ভিএমএল

অটোভিআইএমএল একটি টুল যা যে কেউ দ্রুত একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে সক্ষম করে। প্রতিটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে কোনটি সেরা ফলাফল দেয় তা আবিষ্কার করার জন্য এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেলের মাধ্যমে আপনার ডেটা রেন্ডার করে। আরেকটি দুর্দান্ত প্লাস হল যে আপনাকে আপনার ডেটা প্রিপ্রসেস করতে হবে না কারণ AutoViML স্বয়ংক্রিয়ভাবে এটিকে পরিষ্কার করে, রূপান্তরিত করে এবং স্বাভাবিক করে। প্রোগ্রামটি পাঠ্য, সংখ্যা এবং ভিজ্যুয়াল ডেটা সহ বিভিন্ন ধরণের ভেরিয়েবলের সাথে কাজ করে।

H2O অটোএমএল

H2O একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং প্ল্যাটফর্ম। এটিতে গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট, লিনিয়ার রিগ্রেশন, গভীর কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং অন্যান্যের মতো বহুল ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম স্থাপনের জন্য সরঞ্জাম রয়েছে। এই প্ল্যাটফর্মটি যেটির জন্য বিখ্যাত তা হল এর অত্যাধুনিক অটোএমএল। এই বৈশিষ্ট্যটি একবারে একাধিক মডেল তৈরির প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য প্রদান করে যাতে আপনি পূর্ব অভিজ্ঞতা ছাড়াই কার্যকরী এমএল মডেল তৈরি এবং পরীক্ষা করতে পারেন।

নো-কোড এমএল প্ল্যাটফর্মগুলি আপনার 2021 সালে ব্যবহার করা উচিত

এখানে নো-কোড প্ল্যাটফর্মগুলির একটি ভাণ্ডার রয়েছে যা আপনি যদি দ্রুত একটি মেশিন লার্নিং উপাদান স্থাপন করতে চান এবং আপনার বিদ্যমান সফ্টওয়্যারের সাথে এটিকে একীভূত করতে চান তবে আপনি অন্বেষণ করতে পারেন৷

গুগল ক্লাউড অটো এমএল

এই নো-কোড টুল যে কাউকে কোনো ML দক্ষতা ছাড়াই কাস্টম মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ ও স্থাপন করতে সক্ষম করে। প্ল্যাটফর্মটি বিভিন্ন ধরণের ডেটা নিয়ে কাজ করে এবং কম্পিউটার দৃষ্টি এবং ভিডিও বুদ্ধিমত্তা থেকে শুরু করে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং অনুবাদ পর্যন্ত বিস্তৃত ব্যবহারের ক্ষেত্রে কভার করে। আপনি আপনার ডেটাসেটগুলি প্রস্তুত এবং সংরক্ষণ করতে এবং সুবিধাজনক লেবেলিংয়ের জন্য স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম হবেন। আপনার যদি আরও শক্তি এবং আরও নমনীয় সরঞ্জামের প্রয়োজন হয়, আপনি Google ক্লাউড ব্যবহার করতে আপগ্রেড করতে পারেন৷

গুগল এমএল কিট

এই টুলকিট Android এবং iOS ডেভেলপারদের জন্য তৈরি করা হয়েছে যারা তাদের অ্যাপগুলিকে আরও আকর্ষক করে তুলতে চান৷ স্ক্র্যাচ থেকে একটি ML মডেল তৈরি না করেই এর API বার স্ক্যানিং, মুখ সনাক্তকরণ, চিত্র লেবেলিং বৈশিষ্ট্য এবং আরও অনেক কিছু বাস্তবায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সমস্ত প্রয়োজনীয় প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহারকারীর মোবাইল ডিভাইসে রিয়েল-টাইমে ঘটে, তাই ব্যয়বহুল সার্ভার সেট আপ এবং হোস্ট করার বিষয়ে আপনার চিন্তা করার দরকার নেই।

শিক্ষণীয় মেশিন

শিক্ষণীয় মেশিন Google এর আরেকটি প্রজেক্ট যা অ্যাপ এবং ওয়েবসাইটের জন্য ML-এর ব্যবহার সহজতর করে। এই প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেসের কারণে অ-প্রযুক্তি-বুদ্ধিমান ব্যক্তিদের জন্যও ব্যবহার করা সহজ। প্রোগ্রামটি চিত্রগুলির সাথে কাজ করে এবং আপনাকে ফটোগুলিকে চিনতে এবং শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য মেশিনকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার অনুমতি দেয়। এটি শব্দ প্রক্রিয়াকরণও করে। আপনি যদি একজন নবাগত হন তবে প্ল্যাটফর্মটি খেলার জন্য আকর্ষণীয় এবং এটি বিনামূল্যেও। কিন্তু মডেল প্রশিক্ষণের জন্য আপনি যে ডেটা ব্যবহার করবেন তা সংগ্রহ করা এবং প্রস্তুত করা আপনার উপর নির্ভর করে।

রানওয়ে এআই

রানওয়ে এআই সবুজ স্ক্রীন বিকল্প, ফিল্টারিং এবং অন্যান্য আকর্ষণীয় বৈশিষ্ট্য সহ ভিডিও এবং ফটো সম্পাদনার ডোমেনে প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতা ছাড়াই নির্মাতাদের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। এই টুলকিটটি আপনাকে কয়েকটি সহজ ক্লিকে প্রযুক্তিগত সরঞ্জামগুলির সাথে আপনার সৃজনশীলতা প্রসারিত করতে সাহায্য করতে পারে, আপনার ভিডিওগুলিকে শীর্ষস্থানীয় সিনেমা শিল্পে পরিণত করে৷

কানের লতি

এই এমএল প্ল্যাটফর্ম প্রজেক্ট টেমপ্লেট আছে যা ব্যবহার করা সহজ, এমনকি আপনার প্রথম ML প্রোজেক্টের জন্যও। প্রকল্পটি তুলনামূলকভাবে নতুন, তাই শুধুমাত্র চিত্র শ্রেণীবিভাগ এই মুহূর্তে উপলব্ধ। ভবিষ্যতে, এর নির্মাতারাও অবজেক্ট ডিটেকশন এবং ডেটা ক্লাসিফিকেশন টেমপ্লেট চালু করতে চান। যাইহোক, একটি চিত্র শ্রেণিবদ্ধকারী খুচরা বিক্রেতা, বিজ্ঞাপনদাতা এবং ব্যবসায়িক পেশাদারদের জন্য সবচেয়ে দরকারী টুলগুলির মধ্যে একটি, তাই এটি পরীক্ষা করে দেখুন৷

স্পষ্টতই এআই

আপনি যদি কোড না লিখে ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি সুবিধাজনক টুল খুঁজছেন, স্পষ্টতই এআই তোমার জন্য. এটি বিপণনকারী এবং ব্যবসার মালিকদের দ্বারা ব্যবহার করা যেতে পারে যারা রাজস্ব প্রবাহের পূর্বাভাস দিতে, ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে, আরও কার্যকর সাপ্লাই চেইন তৈরি করতে এবং ব্যক্তিগতকৃত স্বয়ংক্রিয় বিপণন প্রচারাভিযান পরিচালনা করতে চান। আপনার যা দরকার তা হল ডেটা সরবরাহ করা, একটি কলাম বেছে নিন যার উপর ভিত্তি করে আপনার কাস্টম এমএল অ্যালগরিদম তৈরি করা হবে এবং আপনার প্রতিবেদন পান।

এমএল তৈরি করুন

এমএল তৈরি করুন অ্যাপলের একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ প্ল্যাটফর্ম যা আপনাকে আপনার ম্যাক ডিভাইসে মডেল প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। এটি আপনাকে ক্লাসিফায়ার এবং সুপারিশকারী সিস্টেম তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে। টুলটি ছবি, ভিডিও, ফটো, ট্যাবুলার ডেটা এবং পাঠ্য প্রক্রিয়া করতে পারে। আপনি যে মডেলটি পান তা IOS অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে পরীক্ষা এবং স্থাপন করা যেতে পারে। আপনি মডেলের কর্মক্ষমতা পূর্বরূপ দেখতে পারেন এবং যখনই চান আপনার প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকে বিরতি, সংরক্ষণ, পুনরায় শুরু করতে এবং প্রসারিত করতে পারেন। CreateML আপনাকে একটি একক প্রকল্পের জন্য একসাথে বিভিন্ন ডেটাসেটে একাধিক মডেল প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়। এটিতে মানক Apple SDK এবং ডকুমেন্টেশন রয়েছে যার মধ্যে কোড নমুনা এবং ব্যাখ্যামূলক নিবন্ধ রয়েছে৷

মেকএমএল

মেকএমএল আইওএস ডেভেলপারদের অবজেক্ট সেগমেন্টেশন এবং অবজেক্ট ডিটেকশন সমাধান বাস্তবায়ন করতে সক্ষম করে। এই টুলটি ব্যবহার করে, আপনি শুধুমাত্র ফটোতে নয় ভিডিওতেও উপাদানগুলির রূপরেখা এবং সম্পাদনা করতে পারেন৷ আপনার নিজস্ব ডেটাসেট তৈরি করুন, কয়েকটি ক্লিকে কাস্টম ML মডেল তৈরি করুন এবং আপনার অ্যাপে আপনার মডেলকে একীভূত করুন৷ এই প্ল্যাটফর্মটি আপনাকে AR এর সাথে কাজ করার অনুমতি দেয়।

ফ্রিটজ এআই

আপনি যদি iOS এবং Android অ্যাপের জন্য আরও উত্তেজনাপূর্ণ সমাধান খুঁজছেন, আপনিও চেক আউট করতে পারেন ফ্রিটজ এআই. এটি আপনাকে নমনীয়তা দেয় যে আপনি এমএল মডেল ডেভেলপমেন্টে কতটা বিনিয়োগ করতে চান - আপনি স্টুডিওতে কাস্টম মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন বা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন৷ প্রোগ্রামে, আপনি আপনার নিজস্ব ডেটাসেট তৈরি বা আমদানি করতে পারেন, মডেলের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করতে পারেন এবং এটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে পারেন। আপনি যদি Snapchat লেন্স ডেভেলপমেন্ট করেন, তাহলে এই টুলটি আপনাকে আপনার অগমেন্টেড রিয়েলিটি ফিল্টারে নো-কোড মেশিন লার্নিং যোগ করতে সাহায্য করবে।

সুপার টীকা

ভিডিও এবং পাঠ্যগুলিতে টীকা তৈরি করা একটি ক্লান্তিকর কাজ, তবে এটি স্বয়ংক্রিয় হতে পারে সুপার টীকা. সমাধানটি বিভিন্ন শিল্পে যেমন বায়বীয় ফটোগ্রাফি, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং, রোবোটিক্স এবং ওষুধের মতো অনেকগুলি কেস কভার করে। আপনি যদি দ্রুত চিত্রগুলি প্রক্রিয়া করতে চান এবং আপনি ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি সম্পূর্ণ দল নিয়োগ করতে না চান, আমরা এটি পরীক্ষা করে দেখার পরামর্শ দিই৷

দ্রুত মাইনার

র‌্যাপিডমিনার ডেটা মাইনিংয়ের জন্য তৈরি একটি টুল। এটি এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে ব্যবসায়িক বিশ্লেষক বা ডেটা বিশ্লেষণকে তাদের কাজ করার জন্য প্রোগ্রাম করতে হবে না। একই সময়ে, খনির জন্য ডেটা প্রয়োজন, তাই সরঞ্জামটি বিভিন্ন উত্স (ডাটাবেস, ফাইল) থেকে তথ্য প্রাপ্ত এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিস্তৃত কাজগুলি সমাধান করার জন্য অপারেটরদের একটি ভাল সেট দিয়ে সজ্জিত ছিল। সামগ্রিকভাবে, এই টুলটি ডেটা বিশ্লেষণকে যে কেউ এটি ব্যবহার করার জন্য যথেষ্ট সহজ করে তোলে।

কি-ইফ টুল

কোডিং ছাড়াই মডেলগুলির কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য এটি একটি সুপার দরকারী টুল। বুদ্ধি দৃশ্যত দেখায় কিভাবে মডেল আচরণ সময়ের সাথে এবং ডেটার বিভিন্ন উপসেটের সাথে পরিবর্তিত হয়। কোনটি সবচেয়ে ভালো কাজ করে তা দেখতে আপনি দুটি মডেলের কর্মক্ষমতা তুলনা করতে পারেন।

ডাটারোবট

ডাটারোবট একটি প্ল্যাটফর্ম যা ব্যবসা বিশ্লেষকদের মেশিন লার্নিং বা প্রোগ্রামিং সম্পর্কে জ্ঞান ছাড়াই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ তৈরি করতে সক্ষম করে। অল্প সময়ের মধ্যে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে প্ল্যাটফর্মটি স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং (অটোএমএল) ব্যবহার করে। DataRobot মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করার জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ব্যবহারকারী ইন্টারফেস প্রদান করে। মাত্র কয়েকটি ধাপে, একটি কোম্পানি একটি রিয়েল-টাইম ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ পরিষেবা স্থাপন করতে পারে।

ন্যানোনেটস এআই

বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ সম্ভব ন্যানোনেটস. এটি নথিগুলি থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা ক্যাপচার করে, আপনাকে ম্যানুয়াল ডকুমেন্ট পরিচালনার ঘন্টা থেকে বাঁচায়। Nanonets AI অদেখা, আধা-গঠিত নথিগুলিকে প্রসেস করে এমনকি যদি তারা একটি আদর্শ টেমপ্লেট অনুসরণ না করে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা যাচাই করে এবং একাধিক ব্যবহারের মাধ্যমে সময়ের সাথে সাথে উন্নতি করে।

বানর শিখুন স্টুডিও

মাঙ্কিলার্ন স্টুডিও পাঠ্য ডেটার সাথে কাজ করার জন্য সরঞ্জাম সরবরাহ করে এবং কোম্পানিগুলি দ্বারা ব্যবহার করার লক্ষ্যে। এই প্ল্যাটফর্মটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবসার ডেটা ট্যাগ করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, সমর্থন টিকিট বা ইমেল। এটি ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশনেও সহায়তা করে। MonkeyLearn মেশিন লার্নিং এর সাথে কাজ করা সহজ করে কারণ এটিতে তৈরি মেশিন লার্নিং মডেল রয়েছে যা প্রশিক্ষিত এবং কোড-মুক্ত তৈরি করা যেতে পারে।

শেষ কথা

এই টুলগুলি যা সেগুলির জন্য দুর্দান্ত: নন-কোড প্ল্যাটফর্মগুলি অ-প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞ বা এমএল-এর নতুনদের দ্বারা সহজ প্রকল্পগুলির দ্রুত স্থাপনার জন্য৷ কোনভাবেই তারা উচ্চ-লোড, ডেটা-নিবিড় প্রকল্পগুলির জন্য কাস্টম এমএল মডেল বিকাশকে প্রতিস্থাপন করতে পারে না। তাই যদি আপনার মনে একটি অনন্য ধারণা থাকে যা বড় ডেটার প্রক্রিয়াকরণ, নিবিড় শিল্প প্রক্রিয়াগুলির স্বয়ংক্রিয়তা, বা সংবেদনশীল ভবিষ্যদ্বাণী মডেলগুলি জড়িত, আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন. একসাথে, আমরা সমাধানের কথা ভাবতে পারি যা আপনার বিশেষ প্রয়োজনের সাথে খাপ খায়।

মূল। অনুমতি নিয়ে পোস্ট করা।

সম্পর্কিত:

• নো-কোড মেশিন লার্নিংকে প্রান্তে ঠেলে দিচ্ছে
• অটোএমএল ফ্রেমওয়ার্কের পরবর্তী প্রজন্ম
• পাইথনে সহজ অটোএমএল