By Julia Gavrilova, AI e Ética da Tecnologia em serokell.io.

Você provavelmente já ouviu os termos 'código baixo' e 'sem código' antes.

Low-code simplesmente significa uma quantidade reduzida de codificação. Muitos elementos podem ser simplesmente arrastados e soltos da biblioteca. No entanto, também é possível personalizá-los escrevendo seu próprio código, o que proporciona maior flexibilidade.

Nenhum código plataformas não requerem nenhum conhecimento de programação. Eles podem ser usados ​​por pessoas diferentes, como artistas, professores, gerentes de topo. Eles precisam de IA em seu trabalho, mas não querem se aprofundar em programação e ciência da computação. As soluções sem código são bastante limitadas em funcionalidade, mas permitem que você crie algo simples rapidamente.

Na prática, a fronteira entre as plataformas sem código e com baixo código é muito estreita. As plataformas que se promovem como 'sem código' geralmente ainda deixam algum espaço para personalização.

Plataformas de baixo código para iniciantes

Bibliotecas de baixo código podem ser usadas mesmo com o mínimo de experiência em codificação.

PyCaretName

Esta é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto em Python, que permite criar e implantar modelos de aprendizado de máquina com codificação mínima.

Basicamente, PyCaret é uma alternativa de baixo código que pode substituir centenas de linhas de código com apenas algumas palavras. Ele aumenta muito a velocidade de desenvolvimento de software e o torna mais acessível para iniciantes. PyCaret é um wrapper Python sobre várias bibliotecas de aprendizado de máquina, como scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy e muitos mais.

Auto-ViML

AutoViML é uma ferramenta que permite a qualquer pessoa criar um modelo de aprendizado de máquina rapidamente. Ele renderiza automaticamente seus dados por meio de diferentes modelos de aprendizado de máquina para descobrir qual deles oferece os melhores resultados em cada caso específico. Outra grande vantagem é que você não precisa pré-processar seus dados porque o AutoViML os limpa, transforma e normaliza automaticamente. O programa trabalha com diferentes tipos de variáveis, incluindo dados textuais, numéricos e visuais.

H2O AutoML

H2O é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto. Ele tem ferramentas para implantar os algoritmos de aprendizado de máquina mais amplamente usados, como gradiente descendente, regressão linear, redes neurais artificiais profundas e outros. Esta plataforma é famosa pelo seu AutoML de ponta. Esse recurso permite automatizar o processo de construção de vários modelos de uma vez para que você possa criar e testar modelos de ML funcionais, mesmo sem experiência anterior.

Plataformas de ML sem código que você deve usar em 2021

Aqui está uma variedade de plataformas sem código que você pode explorar se quiser implantar rapidamente um elemento de aprendizado de máquina e integrá-lo ao seu software existente.

ML automático do Google Cloud

Esta ferramenta sem código permite que qualquer pessoa treine e implante modelos de aprendizado de máquina personalizados sem nenhum conhecimento de ML. A plataforma trabalha com diferentes tipos de dados e cobre uma ampla gama de casos de uso, desde visão computacional e inteligência de vídeo até processamento de linguagem natural e tradução. Você será capaz de preparar e armazenar seus conjuntos de dados e usar ferramentas automáticas para facilitar a rotulagem. Se você precisa de mais poder e ferramentas mais flexíveis, pode fazer upgrade para usar o Google Cloud.

Kit de ML Google

Esta kit de ferramentas foi feito para desenvolvedores Android e iOS que desejam tornar seus aplicativos mais envolventes. Sua API pode ser usada para implementar escaneamento de barras, detecção de rosto, recursos de rotulagem de imagem e muito mais, sem a necessidade de criar um modelo de ML do zero. Todo o processamento necessário acontece no dispositivo móvel do usuário em tempo real, portanto não há necessidade de se preocupar em configurar e hospedar servidores caros.

Máquina ensinável

Máquina ensinável é outro projeto do Google que facilita o uso de ML para aplicativos e sites. Esta plataforma é fácil de usar, mesmo para pessoas que não entendem de tecnologia, devido à sua interface amigável. O programa trabalha com imagens e permite treinar a máquina para reconhecer e classificar as fotos. Ele também processa sons. A plataforma é interessante para se jogar se você for um novato, e também é grátis. Mas cabe a você coletar e preparar os dados que usará para treinar o modelo.

Pista AI

Pista AI foi desenvolvido para criadores sem experiência em programação nos domínios de edição de vídeo e fotos com a opção de tela verde, filtragem e outros recursos interessantes. Este kit de ferramentas pode ajudá-lo a expandir sua criatividade com ferramentas tecnológicas em apenas alguns cliques, transformando seus vídeos em arte cinematográfica de primeira linha.

lóbulo

Esta Plataforma de ML tem modelos de projeto fáceis de usar, mesmo para seu primeiro projeto de ML. O projeto é relativamente novo, portanto, apenas a classificação de imagens está disponível no momento. No futuro, seus criadores também desejam lançar modelos de detecção de objetos e classificação de dados. No entanto, um classificador de imagens é uma das ferramentas mais úteis para varejistas, anunciantes e profissionais de negócios, portanto, certifique-se de conferir.

Obviamente AI

Se você está procurando uma ferramenta conveniente para fazer previsões com base em dados sem escrever código, Obviamente AI é para você. Ele pode ser usado por profissionais de marketing e proprietários de negócios que desejam prever o fluxo de receita, otimizar processos de negócios, construir uma cadeia de suprimentos mais eficaz e conduzir campanhas de marketing automatizadas personalizadas. Tudo que você precisa é fornecer dados, escolher uma coluna com base na qual seu algoritmo de ML personalizado seria criado e obter seu relatório.

CriarML

CriarML é uma plataforma de arrastar e soltar amigável da Apple que permite treinar modelos em seu dispositivo Mac. Pode ajudá-lo a construir classificadores e sistemas de recomendação. A ferramenta pode processar imagens, vídeos, fotos, dados tabulares e textos. O modelo que você obtém pode ser testado e implantado em aplicativos IOS. Você pode visualizar o desempenho do modelo e pausar, salvar, retomar e estender seu processo de treinamento sempre que desejar. CreateML permite treinar vários modelos em diferentes conjuntos de dados de uma vez para um único projeto. Ele possui o SDK da Apple padrão e a documentação que inclui exemplos de código e artigos explicativos.

MakeML

MakeML permite que os desenvolvedores iOS implementem segmentação de objetos e soluções de detecção de objetos. Usando esta ferramenta, você pode delinear e editar elementos não só em fotos, mas também em vídeos. Crie seus próprios conjuntos de dados, construa modelos de ML personalizados com apenas alguns cliques e integre seu modelo ao aplicativo. Esta plataforma também permite que você trabalhe com AR.

Fritz IA

Se você está procurando soluções mais interessantes para aplicativos iOS e Android, também pode conferir Fritz IA. Ele oferece flexibilidade em quanto você deseja investir no desenvolvimento de modelos de ML - você pode treinar modelos personalizados no Studio ou usar modelos pré-treinados. No programa, você pode criar ou importar seus próprios conjuntos de dados, monitorar o desempenho do modelo e treiná-lo novamente. Se você faz o desenvolvimento de lentes do Snapchat, esta ferramenta o ajudará a adicionar aprendizado de máquina sem código aos seus filtros de realidade aumentada.

Superanotação

Fazer anotações em vídeos e textos é um trabalho tedioso, mas pode ser automatizado com Superanotação. A solução cobre uma grande variedade de casos em diferentes setores, como fotografia aérea, direção autônoma, robótica e medicina. Se você precisa processar imagens rapidamente e não quer contratar uma equipe inteira de cientistas de dados, recomendamos conferir.

Minerador Rápido

RapidMiner é uma ferramenta criada para mineração de dados. Baseia-se na ideia de que analistas de negócios ou analistas de dados não precisam necessariamente programar para fazer seu trabalho. Ao mesmo tempo, a mineração requer dados, por isso a ferramenta estava equipada com um bom conjunto de operadores resolvendo uma ampla gama de tarefas de obtenção e processamento de informações de várias fontes (bancos de dados, arquivos). No geral, essa ferramenta torna a análise de dados simples o suficiente para qualquer pessoa usá-la.

Ferramenta de variações hipotéticas

Esta é uma ferramenta super útil para avaliar o desempenho dos modelos sem codificação. WIT exibe visualmente como o comportamento do modelo muda ao longo do tempo e em diferentes subconjuntos de dados. Você também pode comparar o desempenho de dois modelos para ver qual funciona melhor.

Robô de dados

Robô de dados é uma plataforma que permite que analistas de negócios criem análises preditivas sem conhecimento de aprendizado de máquina ou programação. A plataforma usa aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para gerar modelos preditivos precisos em um curto espaço de tempo. DataRobot fornece uma interface de usuário amigável para a criação de modelos de aprendizado de máquina. Em apenas algumas etapas, uma empresa pode implantar um serviço de análise preditiva em tempo real.

Nanonets IA

O processamento inteligente de documentos é possível com Nanoredes. Ele captura dados de documentos automaticamente, poupando horas de gerenciamento manual de documentos. Nanonets AI processa documentos semiestruturados invisíveis, mesmo que eles não sigam um modelo padrão, valida automaticamente os dados e melhora com o tempo por meio de vários usos.

Estúdio Aprendiz de Macaco

Estúdio MonkeyLearn fornece ferramentas para trabalhar com dados textuais e destina-se a ser utilizado por empresas. Essa plataforma pode marcar dados de negócios automaticamente, por exemplo, tickets de suporte ou e-mails. Também ajuda na visualização dos dados. O MonkeyLearn facilita o trabalho com aprendizado de máquina porque tem modelos de aprendizado de máquina prontos que podem ser treinados e criados sem código.

Considerações finais

Essas ferramentas são legais pelo que são: plataformas sem código para implantação rápida de projetos simples por especialistas não tecnológicos ou iniciantes em ML. De forma alguma, eles podem substituir o desenvolvimento de modelo de ML personalizado por projetos de alta carga e grande volume de dados. Então, se você tem uma ideia única em mente que envolve o processamento de big data, automação de processos industriais intensivos ou modelos de predição confidenciais, Contacte-nos. Juntos, podemos pensar em soluções que atendam às suas necessidades específicas.

Óptimo estado. Original. Republicado com permissão.

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