By 율리아 가브릴로바, AI 및 기술 윤리(serokel.io).

이전에 '로우 코드' 및 '코드 없음'이라는 용어를 들어본 적이 있을 것입니다.

로우 코드 단순히 코딩의 감소된 양을 나타냅니다. 라이브러리에서 많은 요소를 간단히 끌어다 놓을 수 있습니다. 그러나 고유한 코드를 작성하여 사용자 정의할 수도 있으므로 유연성이 향상됩니다.

코드 없음 플랫폼은 프로그래밍에 대한 지식이 전혀 필요하지 않습니다. 아티스트, 교사, 최고 관리자와 같은 다양한 사람들이 사용할 수 있습니다. 그들은 작업에 AI가 필요하지만 프로그래밍과 컴퓨터 과학에 깊이 빠져들고 싶지 않습니다. 코드 없는 솔루션은 기능면에서 상당히 제한적이지만 간단한 것을 빠르게 구축할 수 있습니다.

실제로 노코드 플랫폼과 로우코드 플랫폼 간의 경계는 매우 얇습니다. 자신을 '코드 없음'으로 홍보하는 플랫폼은 일반적으로 사용자 정의를 위한 약간의 공간을 남겨둡니다.

초보자를 위한 로우코드 플랫폼

로우 코드 라이브러리는 코딩 경험이 거의 없어도 사용할 수 있습니다.

파이 카레

이 인 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리 Python에서 최소한의 코딩으로 기계 학습 모델을 만들고 배포할 수 있습니다.

기본적으로 PyCaret은 수백 줄의 코드를 단 몇 단어로 대체할 수 있는 로우 코드 대안입니다. 소프트웨어 개발 속도를 크게 높이고 초보자가 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. PyCaret은 scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy 등과 같은 여러 기계 학습 라이브러리에 대한 Python 래퍼입니다.

자동 ViML

AutoViML 누구나 빠르게 머신러닝 모델을 구축할 수 있는 도구입니다. 각 특정 경우에 가장 좋은 결과를 제공하는 모델을 찾기 위해 다양한 기계 학습 모델을 통해 데이터를 자동으로 렌더링합니다. 또 다른 큰 장점은 AutoViML이 데이터를 자동으로 정리, 변환 및 정규화하기 때문에 데이터를 사전 처리할 필요가 없다는 것입니다. 이 프로그램은 텍스트, 숫자 및 시각적 데이터를 포함한 다양한 유형의 변수와 함께 작동합니다.

H2O AutoML

H2O 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼입니다. 경사하강법, 선형 회귀, 심층 인공 신경망 등과 같이 가장 널리 사용되는 기계 학습 알고리즘을 배포하기 위한 도구가 있습니다. 이 플랫폼으로 유명한 것은 최첨단 AutoML입니다. 이 기능은 한 번에 여러 모델을 빌드하는 프로세스를 자동화하여 사전 경험 없이도 기능적인 ML 모델을 만들고 테스트할 수 있도록 합니다.

2021년에 사용해야 하는 코드 없는 ML 플랫폼

다음은 기계 학습 요소를 빠르게 배포하고 기존 소프트웨어와 통합하려는 경우 탐색할 수 있는 코드 없는 플랫폼 모음입니다.

구글 클라우드 자동 머신러닝

이 코드 없는 도구 ML 전문 지식 없이 누구나 맞춤형 기계 학습 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. 플랫폼은 다양한 유형의 데이터와 함께 작동하며 컴퓨터 비전 및 비디오 인텔리전스에서 자연어 처리 및 번역에 이르기까지 광범위한 사용 사례를 다룹니다. 데이터 세트를 준비 및 저장할 수 있으며 레이블 지정을 용이하게 하는 자동 도구를 사용할 수 있습니다. 더 강력하고 유연한 도구가 필요한 경우 GCP를 사용하도록 업그레이드할 수 있습니다.

구글 머신러닝 키트

이 툴킷 앱을 더 매력적으로 만들고자 하는 Android 및 iOS 개발자를 위해 만들어졌습니다. API를 사용하여 처음부터 ML 모델을 만들 필요 없이 막대 스캔, 얼굴 감지, 이미지 레이블 지정 기능 등을 구현할 수 있습니다. 필요한 모든 처리가 실시간으로 사용자의 모바일 기기에서 이루어지므로 고가의 서버를 설정하고 호스팅하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

가르 칠 수있는 기계

가르 칠 수있는 기계 앱과 웹사이트에 ML 사용을 촉진하는 Google의 또 다른 프로젝트입니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스로 인해 기술에 익숙하지 않은 사람들도 사용하기 쉽습니다. 이 프로그램은 이미지와 함께 작동하며 기계가 사진을 인식하고 분류하도록 훈련할 수 있습니다. 또한 소리를 처리합니다. 플랫폼은 당신이 초보자라면 가지고 놀기에 흥미롭고 또한 무료입니다. 그러나 모델 학습에 사용할 데이터를 수집하고 준비하는 것은 사용자에게 달려 있습니다.

런웨이 AI

런웨이 AI 그린 스크린 옵션, 필터링 및 기타 흥미로운 기능을 사용하여 비디오 및 사진 편집 영역에서 프로그래밍 경험이 없는 제작자를 위해 제작되었습니다. 이 툴킷을 사용하면 몇 번의 간단한 클릭으로 기술 도구를 사용하여 창의성을 확장하여 비디오를 최고 수준의 영화 예술로 바꿀 수 있습니다.

엽

이 머신러닝 플랫폼 첫 번째 ML 프로젝트에도 사용하기 쉬운 프로젝트 템플릿이 있습니다. 프로젝트가 비교적 새롭기 때문에 지금은 이미지 분류만 가능합니다. 미래에 제작자는 객체 감지 및 데이터 분류 템플릿도 출시하기를 원합니다. 그러나 이미지 분류기는 소매업체, 광고주 및 비즈니스 전문가에게 가장 유용한 도구 중 하나이므로 반드시 확인하십시오.

분명히 AI

코드를 작성하지 않고도 데이터를 기반으로 예측을 할 수 있는 편리한 도구를 찾고 계시다면, 분명히 AI 당신을위한 것입니다. 수익 흐름을 예측하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하고, 보다 효과적인 공급망을 구축하고, 개인화된 자동 마케팅 캠페인을 수행하려는 마케터와 비즈니스 소유자가 사용할 수 있습니다. 데이터를 제공하고 사용자 지정 ML 알고리즘이 생성될 열을 선택하고 보고서를 가져오기만 하면 됩니다.

CreateML

CreateML Mac 장치에서 모델을 훈련할 수 있는 Apple의 사용자 친화적인 끌어서 놓기 플랫폼입니다. 분류자 및 추천자 시스템을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 도구는 이미지, 비디오, 사진, 표 형식 데이터 및 텍스트를 처리할 수 있습니다. 얻은 모델은 IOS 애플리케이션에서 테스트하고 배포할 수 있습니다. 모델의 성능을 미리 보고 원할 때마다 훈련 프로세스를 일시 중지, 저장, 재개 및 확장할 수 있습니다. CreateML을 사용하면 단일 프로젝트에 대해 한 번에 서로 다른 데이터세트에서 여러 모델을 훈련할 수 있습니다. 표준 Apple SDK 및 코드 샘플 및 설명 기사가 포함된 설명서가 있습니다.

메이크ML

메이크ML iOS 개발자는 객체 분할 및 객체 감지 솔루션을 구현할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 사진뿐만 아니라 동영상에서도 요소의 윤곽을 잡고 편집할 수 있습니다. 고유한 데이터 세트를 만들고, 몇 번의 클릭으로 사용자 지정 ML 모델을 빌드하고, 모델을 앱에 통합합니다. 이 플랫폼을 사용하면 AR로 작업할 수도 있습니다.

프리츠 AI

iOS 및 Android 앱에 대한 더 흥미로운 솔루션을 찾고 있다면 다음을 참조하십시오. 프리츠 AI. ML 모델 개발에 얼마만큼 투자할 것인지에 대한 유연성을 제공합니다. Studio에서 사용자 지정 모델을 훈련하거나 사전 훈련된 모델을 사용할 수 있습니다. 이 프로그램에서 자신의 데이터 세트를 만들거나 가져오고, 모델의 성능을 모니터링하고, 다시 훈련할 수 있습니다. Snapchat 렌즈 개발을 수행하는 경우 이 도구를 사용하면 코드 없는 기계 학습을 증강 현실 필터에 추가할 수 있습니다.

슈퍼 주석

비디오 및 텍스트에 주석을 추가하는 것은 지루한 작업이지만 다음을 사용하여 자동화할 수 있습니다. 슈퍼 주석. 이 솔루션은 항공 사진, 자율 주행, 로봇 공학, 의료 등 다양한 산업 분야의 다양한 사례를 다룹니다. 이미지를 빠르게 처리해야 하고 전체 데이터 과학자 팀을 고용하고 싶지 않다면 확인하는 것이 좋습니다.

빠른 광부

래피드 마이너 데이터 마이닝을 위해 만들어진 도구입니다. 이는 비즈니스 분석가 또는 데이터 분석이 자신의 작업을 수행하기 위해 프로그래밍할 필요가 없다는 아이디어에 기반합니다. 동시에 마이닝에는 데이터가 필요하므로 도구에는 다양한 소스(데이터베이스, 파일)에서 정보를 얻고 처리하기 위한 광범위한 작업을 해결하는 우수한 작업자 세트가 장착되어 있습니다. 전반적으로 이 도구는 데이터 분석을 누구나 사용할 수 있을 만큼 간단하게 만듭니다.

가정 도구

이것은 코딩 없이 모델의 성능을 평가하는 데 매우 유용한 도구입니다. 재치 모델 동작이 시간과 데이터의 다른 하위 집합에 따라 어떻게 변하는지 시각적으로 표시합니다. 또한 두 모델의 성능을 비교하여 어떤 모델이 가장 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

데이터로봇

데이터로봇 비즈니스 분석가가 기계 학습 또는 프로그래밍에 대한 지식 없이도 예측 분석을 구축할 수 있도록 하는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 자동화된 기계 학습(AutoML)을 사용하여 짧은 시간에 정확한 예측 모델을 생성합니다. DataRobot은 기계 학습 모델을 생성하기 위한 사용자 친화적인 사용자 인터페이스를 제공합니다. 몇 단계만 거치면 기업은 실시간 예측 분석 서비스를 배포할 수 있습니다.

나노넷 AI

지능적인 문서 처리가 가능합니다. 나노 넷. 문서에서 데이터를 자동으로 캡처하여 수동 문서 관리 시간을 줄여줍니다. Nanonets AI는 표준 템플릿을 따르지 않더라도 보이지 않는 반구조화된 문서를 처리하고 자동으로 데이터를 검증하며 여러 사용을 통해 시간이 지남에 따라 개선됩니다.

원숭이 배우기 스튜디오

몽키런 스튜디오 텍스트 데이터 작업을 위한 도구를 제공하며 회사에서 사용하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 지원 티켓이나 이메일과 같은 비즈니스 데이터에 자동으로 태그를 지정할 수 있습니다. 데이터 시각화에도 도움이 됩니다. MonkeyLearn은 코드 없이 학습하고 구축할 수 있는 기성 기계 학습 모델을 가지고 있기 때문에 기계 학습으로 쉽게 작업할 수 있습니다.

최종 단어

이러한 도구는 ML의 비기술 전문가 또는 초보자가 간단한 프로젝트를 빠르게 배포할 수 있는 코드 없는 플랫폼입니다. 로드가 많고 데이터 집약적인 프로젝트를 사용자 지정 ML 모델 개발로 대체할 수는 없습니다. 따라서 빅 데이터 처리, 집약적 산업 프로세스의 자동화 또는 민감한 예측 모델과 관련된 독특한 아이디어를 염두에 두고 있다면, 여기를 클릭해주세요.. 우리는 함께 귀하의 특정 요구 사항에 맞는 솔루션을 생각할 수 있습니다.

실물. 허가를 받아 다시 게시했습니다.

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