By ユリア・ガブリロワ、AIと人工知能の倫理（serokell.io）.

「ローコード」および「ノーコード」という用語を聞いたことがあると思います。

ローコード 単にコーディングの量を減らすことを意味します。 多くの要素は、ライブラリから簡単にドラッグアンドドロップできます。 ただし、独自のコードを記述してカスタマイズすることも可能であり、柔軟性が向上します。

ノーコード プラットフォームはプログラミングの知識をまったく必要としません。 アーティスト、教師、トップマネージャーなどのさまざまな人々が使用できます。 彼らは仕事でAIを必要としていますが、プログラミングやコンピューターサイエンスについて深く掘り下げたくありません。 ノーコードソリューションは機能がかなり制限されていますが、簡単なものをすばやく構築できます。

実際には、ノーコードプラットフォームとローコードプラットフォームの境界はかなり薄いです。 「ノーコード」として自分自身を宣伝するプラットフォームは、通常、カスタマイズのためのスペースを残します。

初心者向けのローコードプラットフォーム

ローコードライブラリは、コーディングの経験が最小限でも使用できます。

ピカレット

これは オープンソースの機械学習ライブラリ 最小限のコーディングで機械学習モデルを作成およびデプロイできるPythonで。

基本的に、PyCaretは、数百行のコードをほんの数語で置き換えることができるローコードの代替手段です。 ソフトウェア開発の速度が大幅に向上し、初心者がアクセスしやすくなります。 PyCaretは、scikit-learn、XGBoost、Microsoft LightGBM、spaCyなどのいくつかの機械学習ライブラリのPythonラッパーです。

自動 ViML

AutoViML は、誰でも機械学習モデルをすばやく構築できるツールです。 さまざまな機械学習モデルを介してデータを自動的にレンダリングし、それぞれの特定のケースで最良の結果が得られるモデルを見つけます。 もうXNUMXつの優れた点は、AutoViMLがデータを自動的にクリーンアップ、変換、および正規化するため、データを前処理する必要がないことです。 このプログラムは、テキスト、数値、視覚データなど、さまざまなタイプの変数を処理します。

H2O AutoML

H2O はオープンソースの機械学習プラットフォームです。 最急降下法、線形回帰、深層人工ニューラルネットワークなど、最も広く使用されている機械学習アルゴリズムを展開するためのツールがあります。 このプラットフォームで有名なのは、最先端のAutoMLです。 この機能により、複数のモデルを一度に構築するプロセスを自動化できるため、事前の経験がなくても機能的なMLモデルを作成してテストできます。

2021年に使用すべきノーコードMLプラットフォーム

機械学習要素をすばやくデプロイして既存のソフトウェアと統合する場合に探索できる、さまざまなノーコードプラットフォームを次に示します。

Google Cloud 自動 ML

この ノーコードツール MLの専門知識がなくても、誰でもカスタムの機械学習モデルをトレーニングしてデプロイできます。 このプラットフォームはさまざまな種類のデータを処理し、コンピュータービジョンやビデオインテリジェンスから自然言語処理や翻訳まで、幅広いユースケースをカバーします。 データセットを準備して保存し、ラベル付けを容易にするための自動ツールを使用できるようになります。 より強力でより柔軟なツールが必要な場合は、GoogleCloudを使用するようにアップグレードできます。

GoogleMLキット

この ツールキット アプリをより魅力的にしたいAndroidおよびiOS開発者向けに作成されました。 そのAPIを使用すると、MLモデルを最初から作成しなくても、バースキャン、顔検出、画像ラベル付け機能などを実装できます。 必要なすべての処理はユーザーのモバイルデバイス上でリアルタイムに行われるため、高価なサーバーのセットアップとホスティングについて心配する必要はありません。

ティーチ可能なマシン

ティーチ可能なマシン は、アプリやウェブサイトでのMLの使用を容易にするGoogleによる別のプロジェクトです。 このプラットフォームは、そのユーザーフレンドリーなインターフェースにより、技術に精通していない人でも簡単に使用できます。 このプログラムは画像を処理し、写真を認識して分類するようにマシンをトレーニングすることができます。 また、サウンドを処理します。 このプラットフォームは、初心者の方でもおもしろく、無料です。 ただし、モデルのトレーニングに使用するデータを収集して準備するのはあなた次第です。

滑走路AI

滑走路AI は、グリーンスクリーンオプション、フィルタリング、およびその他の興味深い機能を使用して、ビデオおよび写真編集の分野でプログラミングの経験がないクリエイター向けに構築されました。 このツールキットは、数回クリックするだけで技術ツールを使用して創造性を拡大し、ビデオを一流のシネマアートに変えるのに役立ちます。

葉

この MLプラットフォーム 最初のMLプロジェクトでも、使いやすいプロジェクトテンプレートがあります。 プロジェクトは比較的新しいため、現在は画像分類のみが利用可能です。 将来的には、その作成者はオブジェクト検出およびデータ分類テンプレートも起動したいと考えています。 ただし、画像分類子は、小売業者、広告主、およびビジネスプロフェッショナルにとって最も便利なツールのXNUMXつであるため、必ず確認してください。

明らかにAI

コードを記述せずにデータに基づいて予測を行うための便利なツールを探している場合は、 明らかにAI あなたのためです。 これは、収益の流れを予測し、ビジネスプロセスを最適化し、より効果的なサプライチェーンを構築し、パーソナライズされた自動マーケティングキャンペーンを実施したいマーケターやビジネスオーナーが使用できます。 必要なのは、データを提供し、カスタムMLアルゴリズムが作成される列を選択して、レポートを取得することだけです。

MLの作成

MLの作成 は、MacデバイスでモデルをトレーニングできるAppleのユーザーフレンドリーなドラッグアンドドロッププラットフォームです。 これは、分類器とレコメンダーシステムの構築に役立ちます。 このツールは、画像、ビデオ、写真、表形式のデータ、およびテキストを処理できます。 取得したモデルは、IOSアプリケーションでテストおよび展開できます。 モデルのパフォーマンスをプレビューし、いつでもトレーニングプロセスを一時停止、保存、再開、および延長できます。 CreateMLを使用すると、XNUMXつのプロジェクトに対して、異なるデータセットで複数のモデルを一度にトレーニングできます。 標準のAppleSDKと、コードサンプルと説明記事を含むドキュメントがあります。

MakeML

MakeML iOS開発者がオブジェクトセグメンテーションおよびオブジェクト検出ソリューションを実装できるようにします。 このツールを使用すると、写真だけでなくビデオの要素の輪郭を描き、編集することができます。 独自のデータセットを作成し、数回クリックするだけでカスタムMLモデルを構築し、モデルをアプリに統合します。 このプラットフォームでは、ARを使用することもできます。

フリッツAI

iOSおよびAndroidアプリ向けのよりエキサイティングなソリューションをお探しの場合は、こちらもご覧ください。 フリッツAI。 これにより、MLモデル開発に投資する金額に柔軟性がもたらされます。つまり、Studioでカスタムモデルをトレーニングすることも、事前にトレーニングされたモデルを使用することもできます。 プログラムでは、独自のデータセットを作成またはインポートし、モデルのパフォーマンスを監視して、再トレーニングすることができます。 Snapchatレンズの開発を行う場合、このツールは、拡張現実フィルターにノーコード機械学習を追加するのに役立ちます。

スーパー注釈

ビデオやテキストに注釈を付けるのは面倒な作業ですが、次の方法で自動化できます。 スーパー注釈。 このソリューションは、航空写真、自動運転、ロボット工学、医療など、さまざまな業界にわたる多数のケースをカバーしています。 画像をすばやく処理する必要があり、データサイエンティストのチーム全体を雇いたくない場合は、それをチェックすることをお勧めします。

ラピッドマイナー

RapidMiner データマイニング用に作成されたツールです。 これは、ビジネスアナリストやデータ分析が仕事をするために必ずしもプログラムする必要がないという考えに基づいています。 同時に、マイニングにはデータが必要であるため、ツールには、さまざまなソース（データベース、ファイル）から情報を取得して処理するための幅広いタスクを解決する優れたオペレーターのセットが装備されていました。 全体として、このツールはデータ分析を誰でも使用できるほど簡単にします。

What-Ifツール

これは、コーディングせずにモデルのパフォーマンスを評価するための非常に便利なツールです。 ウィット モデルの動作が時間の経過やデータのさまざまなサブセットでどのように変化するかを視覚的に表示します。 XNUMXつのモデルのパフォーマンスを比較して、どちらが最適かを確認することもできます。

DataRobot

DataRobot は、ビジネスアナリストが機械学習やプログラミングの知識がなくても予測分析を構築できるようにするプラットフォームです。 このプラットフォームは、自動機械学習（AutoML）を使用して、正確な予測モデルを短時間で生成します。 DataRobotは、機械学習モデルを作成するためのユーザーフレンドリーなユーザーインターフェイスを提供します。 わずか数ステップで、企業はリアルタイムの予測分析サービスを展開できます。

ナノネット AI

インテリジェントなドキュメント処理が可能です ナノネット。 ドキュメントからデータを自動的にキャプチャし、手動でドキュメントを管理する時間を節約します。 Nanonets AIは、標準のテンプレートに従わなくても、見えない半構造化されたドキュメントを処理し、データを自動的に検証し、複数の使用を通じて時間の経過とともに改善します。

モンキーラーンスタジオ

モンキーラーン スタジオ テキストデータを操作するためのツールを提供し、企業による使用を目的としています。 このプラットフォームは、サポートチケットや電子メールなどのビジネスデータに自動的にタグを付けることができます。 また、データの視覚化にも役立ちます。 MonkeyLearnは、コードなしでトレーニングおよび構築できる既製の機械学習モデルを備えているため、機械学習を簡単に操作できます。

最後の言葉

これらのツールは、技術者以外の専門家やMLの初心者が簡単なプロジェクトを迅速に展開するためのノーコードプラットフォームです。 決して、高負荷でデータ集約型のプロジェクトの代わりにカスタムMLモデル開発を使用することはできません。 したがって、ビッグデータの処理、集中的な産業プロセスの自動化、または機密性の高い予測モデルを含む独自のアイデアを念頭に置いている場合は、 Rescale Support。 一緒に、私たちはあなたの特定のニーズに合うソリューションを考えることができます。

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