By यूलिया गवरिलोवा, AI और Ethics of Tech at serokell.io.

आपने शायद पहले 'लो-कोड' और 'नो-कोड' शब्द सुने होंगे।

कम कोड बस कोडिंग की कम मात्रा के लिए खड़ा है। पुस्तकालय से बहुत सारे तत्वों को आसानी से खींचा और छोड़ा जा सकता है। हालाँकि, अपना स्वयं का कोड लिखकर उन्हें अनुकूलित करना भी संभव है, जो अधिक लचीलापन देता है।

कोई कोड नहीं प्लेटफार्मों को प्रोग्रामिंग के बिल्कुल भी ज्ञान की आवश्यकता नहीं है। उनका उपयोग विभिन्न लोग जैसे कलाकार, शिक्षक, शीर्ष प्रबंधक द्वारा किया जा सकता है। उन्हें अपने काम में एआई की जरूरत है, लेकिन प्रोग्रामिंग और कंप्यूटर साइंस में गहराई तक नहीं जाना चाहते हैं। नो-कोड समाधान कार्यक्षमता में काफी सीमित हैं लेकिन आपको कुछ सरल बनाने की अनुमति देते हैं।

व्यवहार में, नो-कोड और लो-कोड प्लेटफॉर्म के बीच की सीमा बहुत पतली है। प्लेटफ़ॉर्म जो स्वयं को 'नो-कोड' के रूप में प्रचारित करते हैं, अभी भी आमतौर पर अनुकूलन के लिए कुछ जगह छोड़ देते हैं।

नौसिखियों के लिए लो-कोड प्लेटफॉर्म

कोडिंग में न्यूनतम अनुभव के साथ भी लो-कोड लाइब्रेरी का उपयोग किया जा सकता है।

पाइकैरेट

यह एक है ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी पायथन में जो आपको न्यूनतम कोडिंग के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने की अनुमति देता है।

मूल रूप से, PyCaret एक निम्न-कोड विकल्प है जो कोड की सैकड़ों पंक्तियों को केवल कुछ शब्दों से बदल सकता है। यह सॉफ्टवेयर विकास की गति को बहुत बढ़ाता है और इसे शुरुआती लोगों के लिए अधिक सुलभ बनाता है। PyCaret कई मशीन लर्निंग लाइब्रेरी जैसे कि scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, SpaCy, और कई अन्य पर एक पायथन रैपर है।

ऑटो-वीएमएल

ऑटोवीएमएल एक ऐसा उपकरण है जो किसी को भी तेजी से मशीन लर्निंग मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है। यह स्वचालित रूप से आपके डेटा को विभिन्न मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से प्रस्तुत करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि प्रत्येक विशेष मामले में कौन सा सर्वोत्तम परिणाम देता है। एक और बढ़िया प्लस यह है कि आपको अपने डेटा को प्रीप्रोसेस करने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि AutoViML स्वचालित रूप से इसे साफ, रूपांतरित और सामान्य करता है। कार्यक्रम विभिन्न प्रकार के चर के साथ काम करता है, जिसमें पाठ्य, अंक और दृश्य डेटा शामिल हैं।

एच 2 ओ ऑटोएमएल

H2O एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है। इसमें सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे ग्रेडिएंट डिसेंट, लीनियर रिग्रेशन, डीप आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क और अन्य को तैनात करने के लिए उपकरण हैं। यह प्लेटफॉर्म अपने अत्याधुनिक ऑटोएमएल के लिए प्रसिद्ध है। यह सुविधा एक साथ कई मॉडल बनाने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए प्रदान करती है ताकि आप बिना पूर्व अनुभव के भी कार्यात्मक एमएल मॉडल बना सकें और उनका परीक्षण कर सकें।

नो-कोड एमएल प्लेटफॉर्म जिनका आपको 2021 में उपयोग करना चाहिए

यहां नो-कोड प्लेटफॉर्म का एक वर्गीकरण है जिसे आप एक्सप्लोर कर सकते हैं कि क्या आप मशीन लर्निंग एलिमेंट को जल्दी से तैनात करना चाहते हैं और इसे अपने मौजूदा सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकृत करना चाहते हैं।

Google क्लाउड ऑटो एमएल

इस नो-कोड टूल किसी भी एमएल विशेषज्ञता के बिना कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने में सक्षम बनाता है। प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न प्रकार के डेटा के साथ काम करता है और कंप्यूटर विज़न और वीडियो इंटेलिजेंस से लेकर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अनुवाद तक, उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। आप अपने डेटासेट तैयार और स्टोर करने में सक्षम होंगे और सुविधाजनक लेबलिंग के लिए स्वचालित टूल का उपयोग कर सकेंगे। यदि आपको अधिक शक्ति और अधिक लचीले टूल की आवश्यकता है, तो आप Google क्लाउड का उपयोग करने के लिए अपग्रेड कर सकते हैं।

गूगल एमएल किट

इस टूलकिट एंड्रॉइड और आईओएस डेवलपर्स के लिए बनाया गया था जो अपने ऐप्स को और अधिक आकर्षक बनाना चाहते हैं। इसके एपीआई का इस्तेमाल स्क्रैच से एमएल मॉडल बनाए बिना बार स्कैनिंग, फेस डिटेक्शन, इमेज लेबलिंग फीचर्स और बहुत कुछ को लागू करने के लिए किया जा सकता है। उपयोगकर्ता के मोबाइल डिवाइस पर सभी आवश्यक प्रसंस्करण वास्तविक समय में होता है, इसलिए आपको महंगे सर्वर स्थापित करने और होस्ट करने के बारे में चिंता करने की कोई आवश्यकता नहीं है।

पढ़ाने योग्य मशीन

पढ़ाने योग्य मशीन Google की एक अन्य परियोजना है जो ऐप्स और वेबसाइटों के लिए ML के उपयोग की सुविधा प्रदान करती है। यह मंच अपने उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के कारण गैर-तकनीक-प्रेमी लोगों के लिए भी उपयोग करना आसान है। कार्यक्रम छवियों के साथ काम करता है और आपको तस्वीरों को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए मशीन को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। यह ध्वनियों को भी संसाधित करता है। यदि आप एक नौसिखिया हैं, तो मंच के साथ खेलना दिलचस्प है, और यह मुफ़्त भी है। लेकिन यह आप पर निर्भर है कि आप मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को एकत्र और तैयार करें।

रनवे एआई

रनवे एआई ग्रीन स्क्रीन विकल्प, फ़िल्टरिंग और अन्य दिलचस्प विशेषताओं के साथ वीडियो और फोटो संपादन के क्षेत्र में बिना प्रोग्रामिंग अनुभव वाले रचनाकारों के लिए बनाया गया था। यह टूलकिट कुछ ही क्लिक में तकनीकी उपकरणों के साथ आपकी रचनात्मकता का विस्तार करने में आपकी मदद कर सकता है, आपके वीडियो को बेहतरीन सिनेमा कला में बदल सकता है।

भाग

इस एमएल मंच आपके पहले एमएल प्रोजेक्ट के लिए भी ऐसे प्रोजेक्ट टेम्प्लेट हैं जिनका उपयोग करना आसान है। परियोजना अपेक्षाकृत नई है, इसलिए अभी केवल छवि वर्गीकरण उपलब्ध है। भविष्य में, इसके निर्माता ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और डेटा वर्गीकरण टेम्प्लेट भी लॉन्च करना चाहते हैं। हालांकि, इमेज क्लासिफायरियर खुदरा विक्रेताओं, विज्ञापनदाताओं और व्यावसायिक पेशेवरों के लिए सबसे उपयोगी टूल में से एक है, इसलिए इसे देखना सुनिश्चित करें।

जाहिर है एआई

यदि आप बिना कोड लिखे डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए एक सुविधाजनक उपकरण की तलाश कर रहे हैं, जाहिर है एआई आप के लिए है। इसका उपयोग विपणक और व्यापार मालिकों द्वारा किया जा सकता है जो राजस्व प्रवाह की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना चाहते हैं, एक अधिक प्रभावी आपूर्ति श्रृंखला बनाना चाहते हैं, और व्यक्तिगत स्वचालित विपणन अभियान संचालित करना चाहते हैं। आपको केवल डेटा प्रदान करना है, एक कॉलम चुनना है जिसके आधार पर आपका कस्टम एमएल एल्गोरिथम बनाया जाएगा, और अपनी रिपोर्ट प्राप्त करें।

क्रिएटएमएल

क्रिएटएमएल Apple द्वारा एक उपयोगकर्ता के अनुकूल ड्रैग-एंड-ड्रॉप प्लेटफॉर्म है जो आपको अपने मैक डिवाइस पर मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। यह आपको क्लासिफायर और अनुशंसा प्रणाली बनाने में मदद कर सकता है। यह टूल इमेज, वीडियो, फोटो, टेबल डेटा और टेक्स्ट को प्रोसेस कर सकता है। आपके द्वारा प्राप्त मॉडल का परीक्षण किया जा सकता है और आईओएस अनुप्रयोगों में तैनात किया जा सकता है। आप मॉडल के प्रदर्शन का पूर्वावलोकन कर सकते हैं और जब चाहें अपनी प्रशिक्षण प्रक्रिया को रोक सकते हैं, सहेज सकते हैं, फिर से शुरू कर सकते हैं और बढ़ा सकते हैं। CreateML आपको एक ही प्रोजेक्ट के लिए एक साथ विभिन्न डेटासेट पर कई मॉडलों को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। इसमें मानक Apple SDK और प्रलेखन है जिसमें कोड नमूने और व्याख्यात्मक लेख शामिल हैं।

मेकएमएल

मेकएमएल आईओएस डेवलपर्स को ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सॉल्यूशंस को लागू करने में सक्षम बनाता है। इस टूल का उपयोग करके, आप न केवल तस्वीरों में बल्कि वीडियो में भी तत्वों को रेखांकित और संपादित कर सकते हैं। अपने स्वयं के डेटासेट बनाएं, कुछ ही क्लिक में कस्टम एमएल मॉडल बनाएं और अपने मॉडल को अपने ऐप में एकीकृत करें। यह प्लेटफॉर्म आपको AR के साथ काम करने की सुविधा भी देता है।

फ्रिट्ज ए.आई.

यदि आप आईओएस और एंड्रॉइड ऐप्स के लिए अधिक रोमांचक समाधान ढूंढ रहे हैं, तो आप भी देख सकते हैं फ्रिट्ज ए.आई.. यह आपको लचीलापन देता है कि आप एमएल मॉडल के विकास में कितना निवेश करना चाहते हैं - आप स्टूडियो में कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं या पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। कार्यक्रम में, आप अपने स्वयं के डेटासेट बना या आयात कर सकते हैं, मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी कर सकते हैं और इसे फिर से प्रशिक्षित कर सकते हैं। अगर आप स्नैपचैट लेंस डेवलपमेंट करते हैं, तो यह टूल आपके ऑगमेंटेड रियलिटी फिल्टर्स में नो-कोड मशीन लर्निंग को जोड़ने में आपकी मदद करेगा।

सुपरनोट करें

वीडियो और टेक्स्ट के लिए एनोटेशन बनाना एक कठिन काम है, लेकिन इसे इसके साथ स्वचालित किया जा सकता है सुपरनोट करें. समाधान विभिन्न उद्योगों में कई मामलों को कवर करता है, जैसे कि हवाई फोटोग्राफी, स्वायत्त ड्राइविंग, रोबोटिक्स और दवा। यदि आपको छवियों को जल्दी से संसाधित करने की आवश्यकता है और आप डेटा वैज्ञानिकों की एक पूरी टीम को काम पर नहीं रखना चाहते हैं, तो हम इसे जांचने की सलाह देते हैं।

तीव्र खान

RapidMiner डेटा माइनिंग के लिए बनाया गया एक उपकरण है। यह इस विचार पर आधारित है कि व्यापार विश्लेषकों या डेटा एनालिटिक्स को अपना काम करने के लिए प्रोग्राम करने की आवश्यकता नहीं है। उसी समय, खनन के लिए डेटा की आवश्यकता होती है, इसलिए उपकरण विभिन्न स्रोतों (डेटाबेस, फाइलों) से जानकारी प्राप्त करने और संसाधित करने के लिए कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को हल करने वाले ऑपरेटरों के एक अच्छे सेट से लैस था। कुल मिलाकर, यह टूल डेटा एनालिटिक्स को इतना आसान बनाता है कि कोई भी इसका इस्तेमाल कर सकता है।

क्या-अगर उपकरण

बिना कोडिंग के मॉडलों के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए यह एक अति उपयोगी उपकरण है। बुद्धि दृश्य रूप से प्रदर्शित करता है कि समय के साथ और डेटा के विभिन्न सबसेट में मॉडल व्यवहार कैसे बदलता है। आप दो मॉडलों के प्रदर्शन की तुलना करके देख सकते हैं कि कौन सा मॉडल सबसे अच्छा काम करता है।

डेटारोबोट

डेटारोबोट एक ऐसा मंच है जो व्यापार विश्लेषकों को मशीन सीखने या प्रोग्रामिंग के ज्ञान के बिना भविष्य कहनेवाला विश्लेषण बनाने में सक्षम बनाता है। प्लेटफ़ॉर्म कम समय में सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए स्वचालित मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) का उपयोग करता है। DataRobot मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल यूजर इंटरफेस प्रदान करता है। कुछ ही चरणों में, एक कंपनी रीयल-टाइम प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स सेवा परिनियोजित कर सकती है।

नैनोनेट्स एआई

बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण संभव है नैनोनेट्स. यह दस्तावेज़ों से डेटा को स्वचालित रूप से कैप्चर करता है, आपको मैन्युअल दस्तावेज़ प्रबंधन के घंटों से बचाता है। नैनोनेट्स एआई अनदेखी, अर्ध-संरचित दस्तावेजों को संसाधित करता है, भले ही वे एक मानक टेम्पलेट का पालन न करें, स्वचालित रूप से डेटा को मान्य करता है, और कई उपयोगों के माध्यम से समय के साथ सुधार करता है।

मंकी लर्न स्टूडियो

मंकीलर्न स्टूडियो पाठ्य डेटा के साथ काम करने के लिए उपकरण प्रदान करता है और इसका उद्देश्य कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाना है। यह प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से व्यावसायिक डेटा को टैग कर सकता है, उदाहरण के लिए, टिकट या ईमेल का समर्थन करता है। यह डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन में भी मदद करता है। मंकीलर्न मशीन लर्निंग के साथ काम करना आसान बनाता है क्योंकि इसमें तैयार मशीन लर्निंग मॉडल हैं जिन्हें प्रशिक्षित किया जा सकता है और कोड-मुक्त बनाया जा सकता है।

सारांश

ये उपकरण जो हैं उसके लिए अच्छे हैं: गैर-तकनीकी विशेषज्ञों या एमएल में नए लोगों द्वारा सरल परियोजनाओं की त्वरित तैनाती के लिए नो-कोड प्लेटफॉर्म। किसी भी तरह से वे उच्च-लोड, डेटा-गहन परियोजनाओं के लिए कस्टम एमएल मॉडल विकास को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं। इसलिए यदि आपके मन में एक अनूठा विचार है जिसमें बड़े डेटा का प्रसंस्करण, गहन औद्योगिक प्रक्रियाओं का स्वचालन, या संवेदनशील भविष्यवाणी मॉडल शामिल हैं, हमसे संपर्क करें. साथ में, हम उन समाधानों के बारे में सोच सकते हैं जो आपकी विशेष आवश्यकताओं के अनुरूप हों।

मूल। अनुमति के साथ पुनर्प्रकाशित।

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