By Julia Gawriłowa, AI i Etyka Techniki na serokell.io.

Prawdopodobnie słyszałeś już terminy „low-code” i „no-code”.

Niski kod po prostu oznacza zmniejszoną ilość kodowania. Wiele elementów można po prostu przeciągnąć i upuścić z biblioteki. Istnieje jednak również możliwość ich dostosowania poprzez napisanie własnego kodu, co daje większą elastyczność.

Brak kodu platformy w ogóle nie wymagają znajomości programowania. Mogą z nich korzystać różne osoby, takie jak artyści, nauczyciele, top managerowie. Potrzebują sztucznej inteligencji w swojej pracy, ale nie chcą zagłębiać się w programowanie i informatykę. Rozwiązania bez kodu mają dość ograniczoną funkcjonalność, ale pozwalają szybko zbudować coś prostego.

W praktyce granica między platformami bez kodu a platformami o niskim kodzie jest dość cienka. Platformy, które promują się jako „bez kodu”, zwykle pozostawiają trochę miejsca na dostosowanie.

Platformy low-code dla początkujących

Biblioteki o niskim kodzie mogą być używane nawet przy minimalnym doświadczeniu w kodowaniu.

PyCaret

To jest biblioteka uczenia maszynowego typu open source w Pythonie, który pozwala tworzyć i wdrażać modele uczenia maszynowego przy minimalnym kodowaniu.

Zasadniczo PyCaret to alternatywa o niskim kodzie, która może zastąpić setki linii kodu kilkoma słowami. To znacznie zwiększa szybkość tworzenia oprogramowania i czyni je bardziej dostępnymi dla początkujących. PyCaret to opakowanie Pythona obejmujące kilka bibliotek uczenia maszynowego, takich jak scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy i wiele innych.

Auto-ViML

AutoViML to narzędzie, które umożliwia każdemu szybkie zbudowanie modelu uczenia maszynowego. Automatycznie renderuje dane za pomocą różnych modeli uczenia maszynowego, aby odkryć, który z nich daje najlepsze wyniki w każdym konkretnym przypadku. Kolejnym wielkim plusem jest to, że nie musisz wstępnie przetwarzać swoich danych, ponieważ AutoViML automatycznie je czyści, przekształca i normalizuje. Program działa z różnymi typami zmiennych, w tym danymi tekstowymi, liczbowymi i wizualnymi.

H2O Automatyka ML

H2O to platforma uczenia maszynowego typu open source. Posiada narzędzia do wdrażania najczęściej używanych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak zejście gradientowe, regresja liniowa, głębokie sztuczne sieci neuronowe i inne. To, z czego słynie ta platforma, to najnowocześniejszy AutoML. Ta funkcja zapewnia automatyzację procesu budowania wielu modeli jednocześnie, dzięki czemu możesz tworzyć i testować funkcjonalne modele ML nawet bez wcześniejszego doświadczenia.

Platformy ML bez kodu, z których powinieneś korzystać w 2021 r.

Oto asortyment platform bez kodu, które możesz zbadać, jeśli chcesz szybko wdrożyć element uczenia maszynowego i zintegrować go z istniejącym oprogramowaniem.

Automatyczna ML Google Cloud

To zdjęcie narzędzie bez kodu umożliwia każdemu trenowanie i wdrażanie niestandardowych modeli uczenia maszynowego bez specjalistycznej wiedzy z zakresu ML. Platforma współpracuje z różnymi typami danych i obejmuje szeroki zakres zastosowań, od wizji komputerowej i inteligencji wideo po przetwarzanie i tłumaczenie języka naturalnego. Będziesz mógł przygotowywać i przechowywać swoje zbiory danych oraz korzystać z automatycznych narzędzi ułatwiających etykietowanie. Jeśli potrzebujesz większej mocy i bardziej elastycznych narzędzi, możesz przejść na Google Cloud.

Zestaw Google ML

To zdjęcie Zestaw narzędzi został stworzony dla programistów Androida i iOS, którzy chcą uatrakcyjnić swoje aplikacje. Jego interfejs API może być używany do wdrażania funkcji skanowania pasków, wykrywania twarzy, etykietowania obrazów i innych funkcji bez konieczności tworzenia modelu ML od podstaw. Całe niezbędne przetwarzanie odbywa się na urządzeniu mobilnym użytkownika w czasie rzeczywistym, więc nie musisz martwić się konfiguracją i hostingiem drogich serwerów.

Nauczalna maszyna

Nauczalna maszyna to kolejny projekt Google, który ułatwia korzystanie z ML w aplikacjach i witrynach internetowych. Ta platforma jest łatwa w użyciu nawet dla osób nie znających się na technologii dzięki przyjaznemu interfejsowi. Program pracuje z obrazami i pozwala nauczyć maszynę rozpoznawania i klasyfikowania zdjęć. Przetwarza również dźwięki. Platforma jest interesująca do zabawy, jeśli jesteś nowicjuszem, a także jest darmowa. Ale to do Ciebie należy zebranie i przygotowanie danych, których użyjesz do uczenia modelu.

Pas startowy AI

Pas startowy AI został stworzony dla twórców bez doświadczenia w programowaniu w dziedzinie edycji wideo i zdjęć z opcją zielonego ekranu, filtrowaniem i innymi interesującymi funkcjami. Ten zestaw narzędzi pomoże Ci rozwinąć kreatywność dzięki narzędziom technologicznym za pomocą kilku prostych kliknięć, zmieniając Twoje filmy w najwyższej klasy sztukę kinową.

płat

To zdjęcie Platforma ML ma szablony projektów, które są łatwe w użyciu, nawet w przypadku pierwszego projektu ML. Projekt jest stosunkowo nowy, więc w tej chwili dostępna jest tylko klasyfikacja obrazów. W przyszłości jego twórcy chcą także uruchomić szablony wykrywania obiektów i klasyfikacji danych. Jednak klasyfikator obrazów jest jednym z najbardziej przydatnych narzędzi dla sprzedawców detalicznych, reklamodawców i profesjonalistów, więc koniecznie go sprawdź.

Oczywiście AI

Jeśli szukasz wygodnego narzędzia do tworzenia prognoz na podstawie danych bez konieczności pisania kodu, Oczywiście AI jest dla Ciebie. Może być używany przez marketerów i właścicieli firm, którzy chcą prognozować przepływ przychodów, optymalizować procesy biznesowe, budować bardziej efektywny łańcuch dostaw i prowadzić spersonalizowane zautomatyzowane kampanie marketingowe. Wystarczy podać dane, wybrać kolumnę, na podstawie której zostanie utworzony niestandardowy algorytm ML i otrzymać raport.

UtwórzML

UtwórzML to przyjazna dla użytkownika platforma typu „przeciągnij i upuść” firmy Apple, która umożliwia trenowanie modeli na urządzeniu Mac. Może pomóc w tworzeniu klasyfikatorów i systemów rekomendacji. Narzędzie może przetwarzać obrazy, filmy, zdjęcia, dane tabelaryczne i teksty. Otrzymany model można przetestować i wdrożyć w aplikacjach IOS. Możesz wyświetlić podgląd wydajności modelu oraz w dowolnym momencie wstrzymywać, zapisywać, wznawiać i przedłużać proces treningowy. CreateML umożliwia jednoczesne trenowanie wielu modeli na różnych zestawach danych dla jednego projektu. Ma standardowy pakiet Apple SDK i dokumentację zawierającą próbki kodu i artykuły wyjaśniające.

MakeML

MakeML umożliwia programistom iOS wdrażanie rozwiązań do segmentacji obiektów i wykrywania obiektów. Za pomocą tego narzędzia możesz zarysować i edytować elementy nie tylko na zdjęciach, ale także w filmach. Twórz własne zestawy danych, buduj niestandardowe modele ML za pomocą kilku kliknięć i integruj swój model z aplikacją. Platforma ta pozwala również na pracę z AR.

sztuczna inteligencja Fritza

Jeśli szukasz bardziej ekscytujących rozwiązań dla aplikacji na iOS i Androida, możesz również sprawdzić sztuczna inteligencja Fritza. Daje Ci elastyczność w zakresie tego, ile chcesz zainwestować w rozwój modeli ML — możesz trenować niestandardowe modele w Studio lub korzystać z modeli wstępnie wytrenowanych. W programie możesz tworzyć lub importować własne zestawy danych, monitorować wydajność modelu i ponownie go szkolić. Jeśli zajmujesz się opracowywaniem soczewek Snapchat, to narzędzie pomoże Ci dodać uczenie maszynowe bez kodu do filtrów rzeczywistości rozszerzonej.

SuperAdnotacja

Tworzenie adnotacji do filmów i tekstów to żmudna praca, ale można ją zautomatyzować za pomocą SuperAdnotacja. Rozwiązanie obejmuje wiele przypadków z różnych branż, takich jak fotografia lotnicza, autonomiczna jazda, robotyka i medycyna. Jeśli potrzebujesz szybko przetworzyć obrazy i nie chcesz zatrudniać całego zespołu analityków danych, zalecamy to sprawdzić.

Szybki górnik

RapidMiner to narzędzie stworzone do eksploracji danych. Opiera się na założeniu, że analitycy biznesowi lub analitycy danych niekoniecznie muszą programować, aby wykonywać swoją pracę. Jednocześnie eksploracja wymaga danych, dlatego narzędzie zostało wyposażone w dobry zestaw operatorów rozwiązujących szeroki zakres zadań związanych z pozyskiwaniem i przetwarzaniem informacji z różnych źródeł (bazy danych, pliki). Ogólnie rzecz biorąc, to narzędzie sprawia, że ​​analiza danych jest wystarczająco prosta, aby każdy mógł z niego korzystać.

Narzędzie warunkowe

Jest to bardzo przydatne narzędzie do oceny wydajności modeli bez kodowania. DOWCIP wizualnie pokazuje, jak zachowanie modelu zmienia się w czasie i w różnych podzbiorach danych. Możesz także porównać wydajność dwóch modeli, aby zobaczyć, który z nich działa najlepiej.

DaneRobota

DaneRobota to platforma, która umożliwia analitykom biznesowym budowanie analiz predykcyjnych bez znajomości uczenia maszynowego czy programowania. Platforma wykorzystuje zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML) do generowania dokładnych modeli predykcyjnych w krótkim czasie. DataRobot zapewnia przyjazny interfejs użytkownika do tworzenia modeli uczenia maszynowego. W zaledwie kilku krokach firma może wdrożyć usługę analizy predykcyjnej w czasie rzeczywistym.

Nanonety AI

Inteligentne przetwarzanie dokumentów jest możliwe dzięki Nanonet. Przechwytuje dane z dokumentów automatycznie, oszczędzając wiele godzin ręcznego zarządzania dokumentami. Nanonets AI przetwarza niewidoczne, częściowo ustrukturyzowane dokumenty, nawet jeśli nie są zgodne ze standardowym szablonem, automatycznie weryfikuje dane i poprawia się z biegiem czasu dzięki wielu zastosowaniom.

Studio nauki małp

Studio MonkeyLearn udostępnia narzędzia do pracy z danymi tekstowymi i jest przeznaczony do wykorzystania przez firmy. Ta platforma może automatycznie tagować dane biznesowe, na przykład bilety pomocy technicznej lub e-maile. Pomaga również w wizualizacji danych. MonkeyLearn ułatwia pracę z uczeniem maszynowym, ponieważ ma gotowe modele uczenia maszynowego, które można trenować i budować bez kodu.

Ostatnie słowa

Te narzędzia są fajne ze względu na to, czym są: platformy bez kodu do szybkiego wdrażania prostych projektów przez ekspertów niezwiązanych z technologią lub początkujących w ML. W żadnym wypadku nie mogą zastąpić opracowywania niestandardowych modeli ML projektami o dużym obciążeniu i dużej ilości danych. Jeśli więc masz na myśli wyjątkowy pomysł, który wiąże się z przetwarzaniem dużych zbiorów danych, automatyzacją intensywnych procesów przemysłowych lub wrażliwymi modelami predykcyjnymi, skontaktuj się z nami. Razem możemy wymyślić rozwiązania, które będą odpowiadać Twoim konkretnym potrzebom.

Oryginalny. Przesłane za zgodą.

Związane z:

• Wypchanie uczenia maszynowego bez kodowania na krawędzie
• Następna generacja frameworków AutoML
• Łatwy AutoML w Pythonie