By Yuliya Gavrilova, serokell.io'da Yapay Zeka ve Teknoloji Etiği.

Muhtemelen 'düşük kodlu' ve 'kodsuz' terimlerini daha önce duymuşsunuzdur.

Düşük kod basitçe azaltılmış miktarda kodlama anlamına gelir. Pek çok öğe kitaplıktan kolayca sürüklenip bırakılabilir. Ancak, kendi kodunuzu yazarak özelleştirmek de mümkündür, bu da daha fazla esneklik sağlar.

Kod yok platformlar hiçbir programlama bilgisi gerektirmez. Sanatçılar, öğretmenler, üst düzey yöneticiler gibi farklı kişiler tarafından kullanılabilirler. İşlerinde yapay zekaya ihtiyaçları var ama programlama ve bilgisayar bilimlerine derinlemesine dalmak istemiyorlar. Kodsuz çözümler, işlevsellik açısından oldukça sınırlıdır, ancak basit bir şeyi hızlı bir şekilde oluşturmanıza olanak tanır.

Uygulamada, kodsuz ve düşük kodlu platformlar arasındaki sınır oldukça incedir. Kendilerini 'kodsuz' olarak tanıtan platformlar, genellikle özelleştirme için biraz alan bırakır.

Yeni başlayanlar için düşük kodlu platformlar

Düşük kodlu kitaplıklar, minimum kodlama deneyimiyle bile kullanılabilir.

PyCaret

Bu bir açık kaynaklı makine öğrenimi kitaplığı Minimum kodlamayla makine öğrenimi modelleri oluşturmanıza ve dağıtmanıza olanak tanıyan Python'da.

Temel olarak PyCaret, yüzlerce satır kodu yalnızca birkaç kelimeyle değiştirebilen düşük kodlu bir alternatiftir. Yazılım geliştirme hızını büyük ölçüde artırır ve yeni başlayanlar için daha erişilebilir hale getirir. PyCaret, scikit-learn, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy ve çok daha fazlası gibi çeşitli makine öğrenimi kitaplıklarını kapsayan bir Python paketleyicisidir.

Otomatik ViML

AutoViML herkesin hızlı bir şekilde makine öğrenimi modeli oluşturmasını sağlayan bir araçtır. Her özel durumda hangisinin en iyi sonuçları verdiğini keşfetmek için verilerinizi farklı makine öğrenimi modelleriyle otomatik olarak işler. Bir başka harika artı da verilerinizi önceden işlemek zorunda kalmamanızdır çünkü AutoViML verileri otomatik olarak temizler, dönüştürür ve normalleştirir. Program, metinsel, sayısal ve görsel veriler dahil olmak üzere farklı değişken türleri ile çalışır.

H2O Otomatik ML

H2O açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur. Gradyan iniş, doğrusal regresyon, derin yapay sinir ağları ve diğerleri gibi en yaygın kullanılan makine öğrenimi algoritmalarını dağıtmak için araçlara sahiptir. Bu platformun ünlü olduğu şey, son teknoloji AutoML'sidir. Bu özellik, aynı anda birden çok model oluşturma sürecini otomatikleştirmeyi sağlar, böylece önceden deneyime sahip olmadan bile işlevsel makine öğrenimi modelleri oluşturup test edebilirsiniz.

2021'de kullanmanız gereken kodsuz makine öğrenimi platformları

Bir makine öğrenimi öğesini hızlı bir şekilde dağıtmak ve mevcut yazılımınızla entegre etmek istiyorsanız keşfedebileceğiniz bir dizi kodsuz platform burada verilmiştir.

Google Cloud Otomatik Makine Öğrenimi

Bu kodsuz araç herhangi bir makine öğrenimi uzmanlığı olmadan herkesin özel makine öğrenimi modellerini eğitmesine ve devreye almasına olanak tanır. Platform, farklı türde verilerle çalışır ve bilgisayar görüşü ve video zekasından doğal dil işleme ve çeviriye kadar çok çeşitli kullanım durumlarını kapsar. Veri kümelerinizi hazırlayabilecek ve saklayabilecek ve kolaylaştırılmış etiketleme için otomatik araçları kullanabileceksiniz. Daha fazla güce ve daha esnek araçlara ihtiyacınız varsa Google Cloud'u kullanmak için yükseltebilirsiniz.

Google ML Kiti

Bu araç uygulamalarını daha ilgi çekici hale getirmek isteyen Android ve iOS geliştiricileri için yapılmıştır. API'si, sıfırdan bir makine öğrenimi modeli oluşturmak zorunda kalmadan çubuk tarama, yüz algılama, görüntü etiketleme özellikleri ve daha fazlasını uygulamak için kullanılabilir. Gerekli tüm işlemler, kullanıcının mobil cihazında gerçek zamanlı olarak gerçekleşir, bu nedenle pahalı sunucular kurma ve barındırma konusunda endişelenmenize gerek yoktur.

Teachable Makinesi

Teachable Makinesi Google'ın uygulamalar ve web siteleri için makine öğrenimi kullanımını kolaylaştıran başka bir projesidir. Bu platformun kullanımı, kullanıcı dostu arayüzü sayesinde teknoloji meraklısı olmayan kişiler için bile kolaydır. Program görüntülerle çalışır ve makineyi fotoğrafları tanıması ve sınıflandırması için eğitmenize olanak tanır. Aynı zamanda sesleri işler. Yeni başlayan biriyseniz platformla oynamak ilginçtir ve ayrıca ücretsizdir. Ancak modeli eğitmek için kullanacağınız verileri toplamak ve hazırlamak size kalmıştır.

yapay zeka pisti

yapay zeka pisti yeşil ekran seçeneği, filtreleme ve diğer ilginç özelliklerle video ve fotoğraf düzenleme alanlarında programlama deneyimi olmayan yaratıcılar için oluşturuldu. Bu araç seti, birkaç basit tıklamayla teknolojik araçlarla yaratıcılığınızı genişletmenize ve videolarınızı birinci sınıf sinema sanatına dönüştürmenize yardımcı olabilir.

lop

Bu makine öğrenimi platformu ilk makine öğrenimi projeniz için bile kullanımı kolay proje şablonlarına sahiptir. Proje nispeten yeni, bu nedenle şu anda yalnızca görüntü sınıflandırması mevcut. Gelecekte, yaratıcıları ayrıca nesne algılama ve veri sınıflandırma şablonlarını da başlatmak istiyor. Bununla birlikte, bir resim sınıflandırıcı, perakendeciler, reklamcılar ve iş profesyonelleri için en kullanışlı araçlardan biridir, bu yüzden onu kontrol ettiğinizden emin olun.

Açıkça yapay zeka

Kod yazmadan verilere dayalı tahminler yapmak için kullanışlı bir araç arıyorsanız, Açıkça yapay zeka senin için. Gelir akışını tahmin etmek, iş süreçlerini optimize etmek, daha etkili bir tedarik zinciri oluşturmak ve kişiselleştirilmiş otomatikleştirilmiş pazarlama kampanyaları yürütmek isteyen pazarlamacılar ve işletme sahipleri tarafından kullanılabilir. İhtiyacınız olan tek şey veri sağlamak, özel makine öğrenimi algoritmanızın oluşturulacağı sütunu temel alarak oluşturmak ve raporunuzu almak.

Yarat ML

Yarat ML Apple'ın Mac aygıtınızda modelleri eğitmenize olanak tanıyan, kullanıcı dostu bir sürükle ve bırak platformudur. Sınıflandırıcılar ve öneri sistemleri oluşturmanıza yardımcı olabilir. Araç görüntüleri, videoları, fotoğrafları, tablo verilerini ve metinleri işleyebilir. Aldığınız model, IOS uygulamalarında test edilebilir ve dağıtılabilir. Modelin performansını önizleyebilir ve eğitim sürecinizi istediğiniz zaman duraklatabilir, kaydedebilir, devam ettirebilir ve uzatabilirsiniz. CreateML, tek bir proje için aynı anda farklı veri kümelerinde birden fazla model eğitmenize olanak tanır. Kod örnekleri ve açıklayıcı makaleler içeren standart Apple SDK ve belgelere sahiptir.

MakeML

MakeML iOS geliştiricilerinin nesne segmentasyonu ve nesne algılama çözümleri uygulamasına olanak tanır. Bu aracı kullanarak, yalnızca fotoğraflarda değil, videolarda da öğelerin ana hatlarını çizebilir ve düzenleyebilirsiniz. Kendi veri kümelerinizi oluşturun, birkaç tıklamayla özel makine öğrenimi modelleri oluşturun ve modelinizi uygulamanıza entegre edin. Bu platform ayrıca AR ile çalışmanıza izin verir.

Fritz AI

iOS ve Android uygulamaları için daha heyecan verici çözümler arıyorsanız, bunlara da göz atabilirsiniz. Fritz AI. Makine öğrenimi modeli geliştirmeye ne kadar yatırım yapmak istediğiniz konusunda size esneklik sağlar - Studio'da özel modeller eğitebilir veya önceden eğitilmiş modelleri kullanabilirsiniz. Programda kendi veri kümelerinizi oluşturabilir veya içe aktarabilir, modelin performansını izleyebilir ve yeniden eğitebilirsiniz. Snapchat lens geliştirmesi yapıyorsanız bu araç, artırılmış gerçeklik filtrelerinize kodsuz makine öğrenimi eklemenize yardımcı olacaktır.

Süper Açıklama

Videolara ve metinlere açıklama eklemek sıkıcı bir iştir, ancak Süper Açıklama. Çözüm, hava fotoğrafçılığı, otonom sürüş, robotik ve tıp gibi farklı sektörlerdeki çok sayıda vakayı kapsıyor. Görüntüleri hızlı bir şekilde işlemeniz gerekiyorsa ve tüm bir veri bilimci ekibini işe almak istemiyorsanız, buna göz atmanızı öneririz.

Hızlı Madenci

RapidMiner veri madenciliği için oluşturulmuş bir araçtır. İş analistlerinin veya veri analitiğinin işlerini yapmak için mutlaka programlamak zorunda olmadığı fikrine dayanır. Aynı zamanda, madencilik veri gerektirir, bu nedenle araç, çeşitli kaynaklardan (veritabanları, dosyalar) bilgi almak ve işlemek için çok çeşitli görevleri çözen iyi bir operatör seti ile donatılmıştır. Genel olarak, bu araç, veri analizini herkesin kullanması için yeterince basit hale getirir.

What-If Aracı

Bu, modellerin performansını kodlamadan değerlendirmek için süper yararlı bir araçtır. ZEK model davranışının zaman içinde ve farklı veri alt kümelerinde nasıl değiştiğini görsel olarak görüntüler. Hangisinin en iyi çalıştığını görmek için iki modelin performansını da karşılaştırabilirsiniz.

Veri Robotu

Veri Robotu iş analistlerinin makine öğrenimi veya programlama bilgisi olmadan tahmine dayalı analitik oluşturmasını sağlayan bir platformdur. Platform, kısa sürede doğru tahmine dayalı modeller oluşturmak için otomatik makine öğrenimini (AutoML) kullanır. DataRobot, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanıcı dostu bir kullanıcı arabirimi sağlar. Bir şirket, yalnızca birkaç adımda gerçek zamanlı bir tahmine dayalı analitik hizmeti devreye alabilir.

Nanonet AI

ile akıllı belge işleme mümkündür. Nanonetler. Belgelerdeki verileri otomatik olarak yakalayarak sizi saatlerce manuel belge yönetiminden kurtarır. Nanonets AI, standart bir şablona uymasalar bile görünmeyen, yarı yapılandırılmış belgeleri işler, verileri otomatik olarak doğrular ve birden çok kullanımla zaman içinde iyileştirir.

Maymun Öğrenme Stüdyosu

MonkeyLearn Stüdyosu metinsel verilerle çalışmak için araçlar sağlar ve şirketler tarafından kullanılması amaçlanır. Bu platform, destek biletleri veya e-postalar gibi iş verilerini otomatik olarak etiketleyebilir. Ayrıca verilerin görselleştirilmesine yardımcı olur. MonkeyLearn, eğitilebilen ve kodsuz olarak oluşturulabilen hazır makine öğrenimi modellerine sahip olduğu için makine öğrenimiyle çalışmayı kolaylaştırır.

Son sözler

Bu araçlar oldukları gibi harika: basit projelerin teknoloji dışı uzmanlar veya ML'de yeni başlayanlar tarafından hızlı bir şekilde dağıtılması için kodsuz platformlar. Yüksek yüklü, veri yoğun projeler için özel makine öğrenimi modeli geliştirmenin yerini kesinlikle tutamazlar. Dolayısıyla, büyük verilerin işlenmesini, yoğun endüstriyel süreçlerin otomasyonunu veya hassas tahmin modellerini içeren benzersiz bir fikriniz varsa, İletişim. Birlikte, özel ihtiyaçlarınıza uyacak çözümler düşünebiliriz.

orijinal. İzinle yeniden yayınlandı.

İlgili:

• Kodsuz Makine Öğrenimini Uç Noktaya Taşımak
• Yeni nesil AutoML çerçeveleri
• Python'da Kolay AutoML