By یولیا گاوریلووا، هوش مصنوعی و اخلاق فناوری در serokell.io.

احتمالاً قبلاً اصطلاحات «کد کم» و «بدون کد» را شنیده اید.

کم کد به سادگی مخفف مقدار کمتری از کدگذاری است. بسیاری از عناصر را می توان به سادگی کشیده و از کتابخانه رها کرد. با این حال، می توان آنها را با نوشتن کد شخصی خود سفارشی کرد که باعث افزایش انعطاف پذیری می شود.

بدون کد پلتفرم ها اصلا نیازی به دانش برنامه نویسی ندارند. آنها می توانند توسط افراد مختلف مانند هنرمندان، معلمان، مدیران ارشد استفاده شوند. آنها در کار خود به هوش مصنوعی نیاز دارند اما نمی خواهند عمیقاً در برنامه نویسی و علوم کامپیوتر غوطه ور شوند. راه‌حل‌های بدون کد از نظر عملکرد کاملاً محدود هستند، اما به شما امکان می‌دهند چیزی ساده را به سرعت بسازید.

در عمل، مرز بین پلتفرم‌های بدون کد و کم‌کد بسیار نازک است. پلتفرم هایی که خود را به عنوان «بدون کد» معرفی می کنند، معمولاً فضایی برای سفارشی سازی باقی می گذارند.

سیستم عامل های کم کد برای مبتدیان

حتی با حداقل تجربه در کدنویسی می توان از کتابخانه های کم کد استفاده کرد.

PyCaret

این یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز در پایتون که به شما امکان می دهد مدل های یادگیری ماشینی را با حداقل کدنویسی ایجاد و استقرار دهید.

اساسا PyCaret یک جایگزین کم کد است که می تواند صدها خط کد را تنها با چند کلمه جایگزین کند. سرعت توسعه نرم افزار را تا حد زیادی افزایش می دهد و آن را برای مبتدیان قابل دسترس تر می کند. PyCaret یک پوشش پایتون روی چندین کتابخانه یادگیری ماشینی مانند scikit-learn، XGBoost، Microsoft LightGBM، spaCy و بسیاری دیگر است.

Auto-ViML

AutoViML ابزاری است که هر کسی را قادر می‌سازد تا یک مدل یادگیری ماشینی را سریع بسازد. به‌طور خودکار داده‌های شما را از طریق مدل‌های مختلف یادگیری ماشین ارائه می‌کند تا کشف کند که کدام یک بهترین نتایج را در هر مورد خاص می‌دهد. مزیت عالی دیگر این است که شما مجبور نیستید داده های خود را از قبل پردازش کنید زیرا AutoViML به طور خودکار آن ها را تمیز، تبدیل و عادی می کند. این برنامه با انواع مختلفی از متغیرها از جمله داده های متنی، عددی و تصویری کار می کند.

H2O AutoML

H2O یک پلت فرم یادگیری ماشین منبع باز است. دارای ابزارهایی برای استقرار پرکاربردترین الگوریتم های یادگیری ماشین مانند نزول گرادیان، رگرسیون خطی، شبکه های عصبی مصنوعی عمیق و غیره است. چیزی که این پلتفرم به آن مشهور است AutoML پیشرفته آن است. این ویژگی امکان خودکارسازی فرآیند ساخت چندین مدل را در یک زمان فراهم می‌کند تا بتوانید مدل‌های کاربردی ML را حتی بدون تجربه قبلی ایجاد و آزمایش کنید.

پلتفرم های بدون کد ML که باید در سال 2021 استفاده کنید

در اینجا مجموعه‌ای از پلتفرم‌های بدون کد وجود دارد که اگر می‌خواهید به سرعت یک عنصر یادگیری ماشینی را مستقر کنید و آن را با نرم‌افزار موجود خود ادغام کنید، می‌توانید آن‌ها را بررسی کنید.

Google Cloud Auto ML

این ابزار بدون کد هر کسی را قادر می‌سازد تا مدل‌های یادگیری ماشینی سفارشی را بدون هیچ‌گونه تخصص ML آموزش دهد و به کار گیرد. این پلتفرم با انواع مختلفی از داده ها کار می کند و طیف وسیعی از موارد استفاده را پوشش می دهد، از بینایی کامپیوتری و هوش ویدیویی گرفته تا پردازش و ترجمه زبان طبیعی. شما می توانید مجموعه داده های خود را تهیه و ذخیره کنید و از ابزارهای خودکار برای برچسب گذاری آسان استفاده کنید. اگر به قدرت بیشتر و ابزارهای انعطاف‌پذیرتر نیاز دارید، می‌توانید برای استفاده از Google Cloud ارتقا دهید.

کیت گوگل ام ال

این ابزار برای توسعه دهندگان اندروید و iOS ساخته شده است که می خواهند برنامه های خود را جذاب تر کنند. API آن را می توان برای پیاده سازی نوار اسکن، تشخیص چهره، ویژگی های برچسب گذاری تصویر و موارد دیگر بدون نیاز به ایجاد یک مدل ML از ابتدا استفاده کرد. تمام پردازش های لازم در دستگاه تلفن همراه کاربر به صورت بلادرنگ انجام می شود، بنابراین نیازی به نگرانی در مورد راه اندازی و میزبانی سرورهای گران قیمت نیست.

ماشین قابل آموزش

ماشین قابل آموزش پروژه دیگری توسط گوگل است که استفاده از ML را برای برنامه ها و وب سایت ها تسهیل می کند. استفاده از این پلتفرم حتی برای افراد غیر اهل فن به دلیل رابط کاربر پسند آن آسان است. این برنامه با تصاویر کار می کند و به شما امکان می دهد دستگاه را برای تشخیص و طبقه بندی عکس ها آموزش دهید. همچنین صداها را پردازش می کند. این پلتفرم در صورتی که تازه کار هستید بازی با آن جالب است و همچنین رایگان است. اما جمع آوری و آماده سازی داده هایی که برای آموزش مدل استفاده خواهید کرد به عهده شماست.

هوش مصنوعی باند

هوش مصنوعی باند برای سازندگان بدون تجربه برنامه نویسی در حوزه ویرایش ویدیو و عکس با گزینه صفحه سبز، فیلتر کردن و سایر ویژگی های جالب ساخته شده است. این جعبه ابزار می تواند به شما کمک کند خلاقیت خود را با ابزارهای تکنولوژیکی با چند کلیک ساده گسترش دهید و ویدیوهای خود را به هنر سینمای درجه یک تبدیل کنید.

لوب

این پلت فرم ML دارای الگوهای پروژه است که استفاده از آنها آسان است، حتی برای اولین پروژه ML شما. این پروژه نسبتا جدید است، بنابراین فقط طبقه بندی تصاویر در حال حاضر در دسترس است. در آینده، سازندگان آن همچنین می خواهند الگوهای تشخیص اشیا و طبقه بندی داده ها را راه اندازی کنند. با این حال، طبقه‌بندی‌کننده تصویر یکی از مفیدترین ابزارها برای خرده‌فروشان، تبلیغ‌کنندگان و متخصصان کسب‌وکار است، بنابراین حتماً آن را بررسی کنید.

بدیهی است که هوش مصنوعی

اگر به دنبال ابزاری مناسب برای پیش‌بینی بر اساس داده‌ها بدون نوشتن کد هستید، بدیهی است که هوش مصنوعی برای تو است. بازاریابان و صاحبان مشاغلی که می‌خواهند جریان درآمد را پیش‌بینی کنند، فرآیندهای کسب‌وکار را بهینه کنند، زنجیره تأمین مؤثرتری بسازند و کمپین‌های بازاریابی خودکار شخصی‌سازی شده را انجام دهند، می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد. تنها چیزی که نیاز دارید این است که داده ها را ارائه دهید، ستونی را انتخاب کنید که بر اساس آن الگوریتم ML سفارشی شما ایجاد شود و گزارش خود را دریافت کنید.

ایجاد ام ال

ایجاد ام ال یک پلتفرم کشیدن و رها کردن کاربر پسند توسط اپل است که به شما امکان می دهد مدل ها را در دستگاه مک خود آموزش دهید. می تواند به شما در ساخت طبقه بندی کننده ها و سیستم های توصیه کننده کمک کند. این ابزار می تواند تصاویر، فیلم ها، عکس ها، داده های جدولی و متون را پردازش کند. مدلی که دریافت می‌کنید می‌تواند در برنامه‌های IOS آزمایش و مستقر شود. می‌توانید عملکرد مدل را پیش‌نمایش کنید و هر زمان که دوست داشتید، مکث کنید، ذخیره کنید، از سر بگیرید و روند تمرین خود را تمدید کنید. CreateML به شما امکان می دهد چندین مدل را روی مجموعه داده های مختلف به طور همزمان برای یک پروژه آموزش دهید. دارای SDK استاندارد اپل و اسنادی است که شامل نمونه کد و مقالات توضیحی است.

MakeML

MakeML توسعه دهندگان iOS را قادر می سازد راه حل های تقسیم بندی شی و تشخیص اشیا را پیاده سازی کنند. با استفاده از این ابزار، می‌توانید عناصر را نه تنها در عکس‌ها، بلکه در فیلم‌ها نیز ترسیم و ویرایش کنید. مجموعه داده های خود را ایجاد کنید، مدل های ML سفارشی را با چند کلیک بسازید، و مدل خود را در برنامه خود ادغام کنید. این پلتفرم به شما امکان کار با AR را نیز می دهد.

فریتز هوش مصنوعی

اگر به دنبال راه حل های هیجان انگیز تری برای برنامه های iOS و اندروید هستید، می توانید آن را نیز بررسی کنید فریتز هوش مصنوعی. این به شما انعطاف پذیری در میزان سرمایه گذاری در توسعه مدل ML می دهد - می توانید مدل های سفارشی را در استودیو آموزش دهید یا از مدل های از پیش آموزش دیده استفاده کنید. در این برنامه، می‌توانید مجموعه داده‌های خود را ایجاد یا وارد کنید، عملکرد مدل را نظارت کنید و آن را دوباره آموزش دهید. اگر توسعه لنز اسنپ چت را انجام می دهید، این ابزار به شما کمک می کند تا یادگیری ماشینی بدون کد را به فیلترهای واقعیت افزوده خود اضافه کنید.

Super Annotate

ایجاد حاشیه نویسی برای فیلم ها و متون کار خسته کننده ای است، اما می توان آن را خودکار کرد Super Annotate. این راه حل بسیاری از موارد را در صنایع مختلف، مانند عکاسی هوایی، رانندگی خودکار، روباتیک و پزشکی پوشش می دهد. اگر به سرعت نیاز به پردازش تصاویر دارید و نمی خواهید یک تیم کامل از دانشمندان داده را استخدام کنید، توصیه می کنیم آن را بررسی کنید.

ماینر سریع

RapidMiner ابزاری است که برای داده کاوی ایجاد شده است. این بر اساس این ایده است که تحلیلگران کسب و کار یا تجزیه و تحلیل داده ها لزوماً مجبور نیستند برای انجام کار خود برنامه ریزی کنند. در عین حال، استخراج به داده ها نیاز دارد، بنابراین این ابزار مجهز به مجموعه خوبی از اپراتورها بود که طیف گسترده ای از وظایف را برای به دست آوردن و پردازش اطلاعات از منابع مختلف (پایگاه های داده، فایل ها) حل می کنند. به طور کلی، این ابزار تجزیه و تحلیل داده ها را به اندازه کافی ساده می کند تا همه بتوانند از آن استفاده کنند.

ابزار What-If

این یک ابزار فوق العاده مفید برای ارزیابی عملکرد مدل ها بدون کدگذاری است. WIT به صورت بصری نحوه تغییر رفتار مدل در طول زمان و در زیر مجموعه های مختلف داده را نشان می دهد. همچنین می توانید عملکرد دو مدل را با هم مقایسه کنید تا ببینید کدام یک بهتر عمل می کند.

DataRobot

DataRobot پلتفرمی است که تحلیلگران کسب و کار را قادر می سازد تا بدون دانش یادگیری ماشین یا برنامه نویسی، تجزیه و تحلیل پیش بینی کنند. این پلتفرم از یادگیری ماشین خودکار (AutoML) برای تولید مدل های پیش بینی دقیق در مدت زمان کوتاهی استفاده می کند. DataRobot یک رابط کاربر پسند برای ایجاد مدل های یادگیری ماشینی ارائه می دهد. تنها در چند مرحله، یک شرکت می تواند یک سرویس تجزیه و تحلیل پیش بینی در زمان واقعی را مستقر کند.

هوش مصنوعی نانو شبکه

پردازش هوشمند اسناد با نانوت. این داده ها را از اسناد به طور خودکار ضبط می کند و شما را از ساعت ها مدیریت دستی اسناد نجات می دهد. هوش مصنوعی نانوشبکه اسناد نادیده و نیمه ساختاریافته را حتی اگر از یک الگوی استاندارد پیروی نمی کند پردازش می کند، به طور خودکار داده ها را تأیید می کند و در طول زمان با استفاده های متعدد بهبود می یابد.

Monkey Learn Studio

MonkeyLearn Studio ابزارهایی برای کار با داده های متنی فراهم می کند و هدف آن استفاده توسط شرکت ها است. این پلتفرم می تواند به طور خودکار داده های کسب و کار را برچسب گذاری کند، به عنوان مثال، بلیط ها یا ایمیل ها را پشتیبانی می کند. همچنین به تجسم داده ها کمک می کند. MonkeyLearn کار با یادگیری ماشین را آسان می کند زیرا دارای مدل های یادگیری ماشینی آماده است که می توانند بدون کد آموزش داده شوند و ساخته شوند.

کلمات نهایی

این ابزارها برای آنچه هستند جالب هستند: پلتفرم های بدون کد برای استقرار سریع پروژه های ساده توسط متخصصان غیر فناوری یا افراد تازه کار در ML. آنها به هیچ وجه نمی‌توانند توسعه مدل ML سفارشی را جایگزین پروژه‌های پربار و فشرده داده شوند. بنابراین اگر ایده منحصر به فردی در ذهن دارید که شامل پردازش داده های بزرگ، اتوماسیون فرآیندهای صنعتی فشرده یا مدل های پیش بینی حساس است، تماس با ما. ما با هم می توانیم به راه حل هایی فکر کنیم که متناسب با نیازهای خاص شما باشد.

اصلی. مجدداً با اجازه دوباره ارسال شد.

مرتبط:

• آموزش ماشینی بدون کد را به لبه سوق می دهد
• نسل بعدی چارچوب های AutoML
• AutoML آسان در پایتون