By יוליה גברילובה, AI ואתיקה של טכנולוגיה ב-serokell.io.

בטח שמעתם את המונחים 'קוד נמוך' ו'ללא קוד' בעבר.

קוד נמוך פשוט מייצג כמות מופחתת של קידוד. אפשר פשוט לגרור ולשחרר הרבה אלמנטים מהספרייה. עם זאת, אפשר גם להתאים אותם על ידי כתיבת קוד משלך, מה שנותן גמישות מוגברת.

אין קוד פלטפורמות אינן דורשות ידע בתכנות כלל. הם יכולים לשמש אנשים שונים כמו אמנים, מורים, מנהלים בכירים. הם זקוקים לבינה מלאכותית בעבודתם אבל לא רוצים לצלול עמוק לתוך תכנות ומדעי המחשב. פתרונות ללא קוד מוגבלים למדי בפונקציונליות אך מאפשרים לך לבנות משהו פשוט במהירות.

בפועל, הגבול בין פלטפורמות ללא קוד לפלטפורמות בעלות קוד נמוך הוא די דק. פלטפורמות המקדמות את עצמן כ"ללא קוד" עדיין משאירות בדרך כלל מקום להתאמה אישית.

פלטפורמות בעלות קוד נמוך למתחילים

ניתן להשתמש בספריות בעלות קוד נמוך אפילו עם ניסיון מינימלי בקידוד.

PyCaret

זה ספריית למידת מכונה בקוד פתוח ב-Python המאפשר לך ליצור ולפרוס מודלים של למידת מכונה עם קידוד מינימלי.

בעיקרון, PyCaret היא חלופה דלת קוד שיכולה להחליף מאות שורות קוד בכמה מילים בלבד. זה מגביר מאוד את מהירות פיתוח התוכנה והופך אותה לנגישה יותר למתחילים. PyCaret היא עטיפה של Python על מספר ספריות למידת מכונה כגון scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy ועוד רבים.

אוטומטי-ViML

AutoViML הוא כלי המאפשר לכל אחד לבנות מודל למידת מכונה במהירות. זה מעבד את הנתונים שלך באופן אוטומטי באמצעות מודלים שונים של למידת מכונה כדי לגלות איזה מהם נותן את התוצאות הטובות ביותר בכל מקרה ספציפי. יתרון גדול נוסף הוא שאינך צריך לעבד מראש את הנתונים שלך מכיוון ש-AutoViML מנקה, הופך ומנרמל אותם באופן אוטומטי. התוכנית עובדת עם סוגים שונים של משתנים, כולל נתונים טקסטואליים, מספריים וויזואליים.

H2O AutoML

H2O היא פלטפורמת למידת מכונה בקוד פתוח. יש לו כלים לפריסת האלגוריתמים הנפוצים ביותר של למידת מכונה כמו ירידה בשיפוע, רגרסיה ליניארית, רשתות עצביות מלאכותיות עמוקות ואחרות. מה שהפלטפורמה הזו מפורסמת בו הוא AutoML המתקדם שלה. תכונה זו מספקת אוטומציה של תהליך בניית מספר דגמים בו-זמנית, כך שתוכל ליצור ולבדוק מודלים ML פונקציונליים גם ללא ניסיון קודם.

פלטפורמות ML ללא קוד שאתה צריך להשתמש בהן בשנת 2021

הנה מבחר של פלטפורמות ללא קוד שתוכלו לחקור אם תרצו לפרוס במהירות אלמנט למידת מכונה ולשלב אותו עם התוכנה הקיימת שלכם.

Google Cloud Auto ML

זֶה כלי ללא קוד מאפשר לכל אחד לאמן ולפרוס מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה ללא כל מומחיות ב-ML. הפלטפורמה עובדת עם סוגים שונים של נתונים ומכסה מגוון רחב של מקרי שימוש, מראייה ממוחשבת ואינטליגנציה של וידאו ועד לעיבוד ותרגום של שפה טבעית. תוכל להכין ולאחסן את מערכי הנתונים שלך ולהשתמש בכלים אוטומטיים לתיוג קל יותר. אם אתה צריך יותר כוח וכלים גמישים יותר, אתה יכול לשדרג לשימוש ב-Google Cloud.

ערכת ML של גוגל

זֶה ארגז כלים נוצר עבור מפתחי אנדרואיד ו-iOS שרוצים להפוך את האפליקציות שלהם למושכות יותר. ניתן להשתמש ב-API שלו ליישום סריקת סרגל, זיהוי פנים, תכונות תיוג תמונות ועוד מבלי ליצור מודל ML מאפס. כל העיבודים הנדרשים מתרחשים במכשיר הנייד של המשתמש בזמן אמת, כך שאין צורך לדאוג לגבי הגדרה ואירוח של שרתים יקרים.

מכונת הניתנת להוראה

מכונת הניתנת להוראה הוא פרויקט נוסף של גוגל המאפשר את השימוש ב-ML עבור אפליקציות ואתרי אינטרנט. פלטפורמה זו קלה לשימוש גם עבור אנשים שאינם מתמצאים בטכנולוגיה בשל הממשק הידידותי שלה. התוכנית עובדת עם תמונות ומאפשרת לאמן את המכונה לזהות ולסווג תמונות. זה גם מעבד צלילים. הפלטפורמה מעניינת לשחק איתה אם אתה חדש, והיא גם בחינם. אבל זה תלוי בך לאסוף ולהכין את הנתונים שבהם תשתמש לאימון המודל.

מסלול AI

מסלול AI נבנה עבור יוצרים ללא ניסיון בתכנות בתחומי עריכת וידאו ותמונות עם אפשרות מסך ירוק, סינון ותכונות מעניינות אחרות. ערכת כלים זו יכולה לעזור לך להרחיב את היצירתיות שלך עם כלים טכנולוגיים בכמה לחיצות פשוטות, ולהפוך את הסרטונים שלך לאמנות קולנוע מהשורה הראשונה.

אונה

זֶה פלטפורמת ML יש תבניות פרויקט שקלות לשימוש, אפילו עבור פרויקט ה-ML הראשון שלך. הפרויקט חדש יחסית, כך שרק סיווג תמונות זמין כעת. בעתיד, יוצריה רוצים גם להשיק תבניות זיהוי אובייקטים וסיווג נתונים. עם זאת, סיווג תמונות הוא אחד הכלים השימושיים ביותר עבור קמעונאים, מפרסמים ואנשי מקצוע עסקיים, אז הקפד לבדוק זאת.

ברור ש- AI

אם אתם מחפשים כלי נוח לביצוע תחזיות על סמך נתונים מבלי לכתוב קוד, ברור ש- AI בשבילך. זה יכול לשמש משווקים ובעלי עסקים שרוצים לחזות את זרימת ההכנסות, לייעל תהליכים עסקיים, לבנות שרשרת אספקה ​​יעילה יותר ולנהל קמפיינים שיווקיים אוטומטיים מותאמים אישית. כל מה שאתה צריך הוא לספק נתונים, לבחור עמודה המבוססת על יצירת אלגוריתם ה-ML המותאם אישית שלך ולקבל את הדוח שלך.

CreateML

CreateML היא פלטפורמת גרירה ושחרור ידידותית למשתמש של אפל המאפשרת לך לאמן דגמים במכשיר ה-Mac שלך. זה יכול לעזור לך לבנות מסווגים ומערכות ממליצים. הכלי יכול לעבד תמונות, סרטונים, תמונות, נתונים טבלאיים וטקסטים. הדגם שאתה מקבל יכול להיבדק ולפרוס באפליקציות IOS. אתה יכול לצפות בתצוגה מקדימה של ביצועי הדגם ולהשהות, לשמור, להמשיך ולהאריך את תהליך האימון שלך מתי שתרצה. CreateML מאפשר לך לאמן מספר מודלים על מערכי נתונים שונים בבת אחת עבור פרויקט בודד. יש לו SDK סטנדרטי של Apple ותיעוד הכולל דוגמאות קוד ומאמרי הסבר.

MakeML

MakeML מאפשר למפתחי iOS ליישם פתרונות פילוח אובייקטים וזיהוי אובייקטים. באמצעות כלי זה, אתה יכול לשרטט ולערוך אלמנטים לא רק בתמונות אלא גם בסרטונים. צור מערכי נתונים משלך, בנה מודלים מותאמים אישית של ML בכמה קליקים, ושלבו את המודל שלך באפליקציה שלך. פלטפורמה זו גם מאפשרת לך לעבוד עם AR.

פריץ איי

אם אתם מחפשים פתרונות מרגשים יותר עבור אפליקציות iOS ואנדרואיד, תוכלו גם לבדוק פריץ איי. זה נותן לך גמישות בכמה אתה רוצה להיות מושקע בפיתוח מודלים של ML - אתה יכול לאמן דגמים מותאמים אישית בסטודיו או להשתמש במודלים שהוכשרו מראש. בתוכנית, אתה יכול ליצור או לייבא מערכי נתונים משלך, לנטר את ביצועי המודל ולאמן אותו מחדש. אם תבצע פיתוח עדשות Snapchat, הכלי הזה יעזור לך להוסיף למידת מכונה ללא קוד למסנני המציאות המוגברת שלך.

SuperAnotate

יצירת הערות לסרטונים וטקסטים היא עבודה מייגעת, אך ניתן לבצע אותה אוטומטית SuperAnotate. הפתרון מכסה מספר רב של מקרים בתעשיות שונות, כגון צילום אווירי, נהיגה אוטונומית, רובוטיקה ורפואה. אם אתה צריך לעבד תמונות במהירות ואתה לא רוצה להעסיק צוות שלם של מדעני נתונים, אנו ממליצים לבדוק זאת.

כורה מהיר

RapidMiner הוא כלי שנוצר לכריית נתונים. זה מבוסס על הרעיון שאנליסטים עסקיים או ניתוח נתונים לא בהכרח צריכים לתכנת כדי לבצע את עבודתם. יחד עם זאת, הכרייה דורשת נתונים, ולכן הכלי היה מצויד במערך טוב של מפעילים הפותרים מגוון רחב של משימות להשגת ועיבוד מידע ממקורות שונים (מאגרי מידע, קבצים). בסך הכל, הכלי הזה הופך את ניתוח הנתונים לפשוט מספיק כדי שכל אחד יוכל להשתמש בו.

כלי מה-אם

זהו כלי סופר שימושי להערכת הביצועים של המודלים ללא קידוד. שְׁנִינוּת מציג חזותית כיצד התנהגות המודל משתנה לאורך זמן ועל פני תת-קבוצות שונות של נתונים. אתה יכול גם להשוות את הביצועים של שני דגמים כדי לראות איזה מהם עובד הכי טוב.

DataRobot

DataRobot היא פלטפורמה המאפשרת לאנליסטים עסקיים לבנות ניתוח חזוי ללא ידע בלמידת מכונה או תכנות. הפלטפורמה משתמשת למידת מכונה אוטומטית (AutoML) כדי ליצור מודלים חיזויים מדויקים תוך פרק זמן קצר. DataRobot מספק ממשק משתמש ידידותי ליצירת מודלים של למידת מכונה. בכמה שלבים בלבד, חברה יכולה לפרוס שירות ניתוח חיזוי בזמן אמת.

Nanonets AI

עיבוד מסמכים חכם אפשרי עם ננונטים. הוא לוכד נתונים ממסמכים באופן אוטומטי, וחוסך ממך שעות של ניהול מסמכים ידני. Nanonets AI מעבדת מסמכים בלתי נראים, מובנים למחצה, גם אם הם לא עוקבים אחר תבנית סטנדרטית, מאמתת נתונים אוטומטית ומשתפרת לאורך זמן באמצעות שימושים רבים.

Monkey Learn Studio

MonkeyLearn Studio מספקת כלים לעבודה עם נתונים טקסטואליים ומטרתה לשמש חברות. פלטפורמה זו יכולה לתייג אוטומטית נתונים עסקיים, למשל כרטיסי תמיכה או מיילים. זה גם עוזר בהדמיה של נתונים. MonkeyLearn מקל על העבודה עם למידת מכונה מכיוון שיש לה מודלים מוכנים של למידת מכונה שניתן לאמן ולבנות ללא קוד.

מילים סופיות

הכלים האלה מגניבים למה שהם: פלטפורמות ללא קוד לפריסה מהירה של פרויקטים פשוטים על ידי מומחים שאינם טכנולוגיים או חדשים ב-ML. בשום אופן הם לא יכולים להחליף פיתוח מודל ML מותאם אישית עבור פרויקטים עתירי נתונים עתירי עומס. אז אם יש לך רעיון ייחודי בראש הכולל עיבוד של ביג דאטה, אוטומציה של תהליכים תעשייתיים אינטנסיביים, או מודלים חיזויים רגישים, צור קשר. ביחד נוכל לחשוב על פתרונות שיתאימו לצרכים המיוחדים שלך.

מְקוֹרִי. פורסם מחדש באישור.

מידע נוסף:

• דוחף למידה מכונה ללא קוד לקצה
• הדור הבא של מסגרות AutoML
• AutoML קל בפייתון