By یولیا گیوریلووا۔، serokell.io پر AI اور Ethics of Tech.

آپ نے شاید پہلے 'لو کوڈ' اور 'نو کوڈ' کی اصطلاحیں سنی ہوں گی۔

کم کوڈ صرف کوڈنگ کی کم مقدار کا مطلب ہے۔ بہت سارے عناصر کو لائبریری سے آسانی سے گھسیٹ کر چھوڑا جا سکتا ہے۔ تاہم، آپ کا اپنا کوڈ لکھ کر انہیں اپنی مرضی کے مطابق بنانا بھی ممکن ہے، جس سے لچک میں اضافہ ہوتا ہے۔

بغیر کوڈ پلیٹ فارم کو پروگرامنگ کے بارے میں بالکل بھی علم کی ضرورت نہیں ہے۔ وہ مختلف لوگ جیسے فنکار، اساتذہ، اعلیٰ مینیجرز استعمال کر سکتے ہیں۔ انہیں اپنے کام میں AI کی ضرورت ہے لیکن وہ پروگرامنگ اور کمپیوٹر سائنس میں گہرائی میں ڈوبنا نہیں چاہتے۔ نو کوڈ حل فعالیت میں کافی محدود ہیں لیکن آپ کو کچھ آسان بنانے کی اجازت دیتے ہیں۔

عملی طور پر، نو کوڈ اور کم کوڈ پلیٹ فارم کے درمیان سرحد کافی پتلی ہے۔ پلیٹ فارم جو خود کو 'نو کوڈ' کے طور پر فروغ دیتے ہیں وہ اب بھی حسب ضرورت کے لیے کچھ جگہ چھوڑ دیتے ہیں۔

ابتدائیوں کے لیے کم کوڈ پلیٹ فارم

کم کوڈ والی لائبریریوں کو کوڈنگ میں کم سے کم تجربے کے باوجود بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔

پی کیریٹ

یہ ایک ہے اوپن سورس مشین لرننگ لائبریری Python میں جو آپ کو کم سے کم کوڈنگ کے ساتھ مشین لرننگ ماڈل بنانے اور تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

بنیادی طور پر، PyCaret ایک کم کوڈ والا متبادل ہے جو کوڈ کی سینکڑوں لائنوں کو صرف چند الفاظ سے بدل سکتا ہے۔ یہ سافٹ ویئر کی ترقی کی رفتار کو بہت زیادہ بڑھاتا ہے اور اسے ابتدائی افراد کے لیے زیادہ قابل رسائی بناتا ہے۔ PyCaret کئی مشین لرننگ لائبریریوں جیسے scikit-learn، XGBoost، Microsoft LightGBM، spaCy، اور بہت سی پر ایک ازگر کا ریپر ہے۔

آٹو وی ایم ایل

آٹو وی ایم ایل ایک ایسا ٹول ہے جو کسی کو بھی مشین لرننگ ماڈل تیزی سے بنانے کے قابل بناتا ہے۔ یہ خود بخود آپ کے ڈیٹا کو مختلف مشین لرننگ ماڈلز کے ذریعے رینڈر کرتا ہے تاکہ یہ دریافت کیا جا سکے کہ ہر خاص معاملے میں کون سا بہترین نتیجہ دیتا ہے۔ ایک اور بڑا فائدہ یہ ہے کہ آپ کو اپنے ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کرنے کی ضرورت نہیں ہے کیونکہ AutoViML اسے خود بخود صاف، تبدیل اور معمول پر لاتا ہے۔ یہ پروگرام متنوع، عددی، اور بصری ڈیٹا سمیت مختلف قسم کے متغیرات کے ساتھ کام کرتا ہے۔

H2O آٹو ایم ایل

H2O ایک اوپن سورس مشین لرننگ پلیٹ فارم ہے۔ اس میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والے مشین لرننگ الگورتھم جیسے گریڈینٹ ڈیسنٹ، لکیری ریگریشن، گہرے مصنوعی نیورل نیٹ ورکس اور دیگر کو تعینات کرنے کے لیے ٹولز ہیں۔ یہ پلیٹ فارم جس چیز کے لیے مشہور ہے وہ اس کا جدید ترین آٹو ایم ایل ہے۔ یہ خصوصیت ایک ہی وقت میں متعدد ماڈلز بنانے کے عمل کو خودکار کرنے کے لیے فراہم کرتی ہے تاکہ آپ پہلے سے تجربہ کیے بغیر بھی فنکشنل ایم ایل ماڈلز بنا اور جانچ سکیں۔

بغیر کوڈ والے ML پلیٹ فارمز جو آپ کو 2021 میں استعمال کرنے چاہئیں

یہاں بغیر کوڈ پلیٹ فارمز کی ایک درجہ بندی ہے جسے آپ دریافت کر سکتے ہیں اگر آپ فوری طور پر مشین لرننگ عنصر کو تعینات کرنا چاہتے ہیں اور اسے اپنے موجودہ سافٹ ویئر کے ساتھ مربوط کرنا چاہتے ہیں۔

گوگل کلاؤڈ آٹو ایم ایل

یہ بغیر کوڈ کا آلہ کسی کو بھی بغیر کسی ML مہارت کے کسٹم مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینے اور تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم مختلف قسم کے ڈیٹا کے ساتھ کام کرتا ہے اور کمپیوٹر ویژن اور ویڈیو انٹیلی جنس سے لے کر قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور ترجمہ تک وسیع پیمانے پر استعمال کے معاملات کا احاطہ کرتا ہے۔ آپ اپنے ڈیٹاسیٹس کو تیار اور ذخیرہ کرنے کے قابل ہو جائیں گے اور سہولت والے لیبلنگ کے لیے خودکار ٹولز استعمال کر سکیں گے۔ اگر آپ کو زیادہ طاقت اور زیادہ لچکدار ٹولز کی ضرورت ہے، تو آپ گوگل کلاؤڈ استعمال کرنے کے لیے اپ گریڈ کر سکتے ہیں۔

گوگل ایم ایل کٹ

یہ ٹول کٹ اینڈرائیڈ اور iOS ڈویلپرز کے لیے بنایا گیا تھا جو اپنی ایپس کو مزید پرکشش بنانا چاہتے ہیں۔ اس کے API کو شروع سے ML ماڈل بنائے بغیر بار سکیننگ، چہرے کا پتہ لگانے، تصویری لیبلنگ کی خصوصیات، اور مزید کو لاگو کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ تمام ضروری پروسیسنگ صارف کے موبائل ڈیوائس پر حقیقی وقت میں ہوتی ہے، لہذا آپ کو مہنگے سرورز کو ترتیب دینے اور ہوسٹ کرنے کے بارے میں فکر کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔

پڑھانے کے قابل مشین۔

پڑھانے کے قابل مشین۔ گوگل کا ایک اور پروجیکٹ ہے جو ایپس اور ویب سائٹس کے لیے ML کے استعمال کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم اپنے صارف دوست انٹرفیس کی وجہ سے غیر ٹیک سیوی لوگوں کے لیے بھی استعمال کرنا آسان ہے۔ یہ پروگرام تصاویر کے ساتھ کام کرتا ہے اور آپ کو مشین کو تصاویر کو پہچاننے اور درجہ بندی کرنے کی تربیت دینے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ آوازوں پر بھی عمل کرتا ہے۔ اگر آپ نووارد ہیں تو پلیٹ فارم اس کے ساتھ کھیلنا دلچسپ ہے، اور یہ مفت بھی ہے۔ لیکن یہ آپ پر منحصر ہے کہ وہ ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تیار کرنا ہے جسے آپ ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال کریں گے۔

رن وے اے آئی

رن وے اے آئی گرین اسکرین آپشن، فلٹرنگ اور دیگر دلچسپ خصوصیات کے ساتھ ویڈیو اور فوٹو ایڈیٹنگ کے ڈومینز میں پروگرامنگ کا تجربہ نہ رکھنے والے تخلیق کاروں کے لیے بنایا گیا تھا۔ یہ ٹول کٹ چند آسان کلکس میں تکنیکی ٹولز کے ساتھ آپ کی تخلیقی صلاحیتوں کو بڑھانے میں مدد کر سکتی ہے، آپ کے ویڈیوز کو اعلیٰ درجے کے سنیما آرٹ میں تبدیل کر سکتی ہے۔

لوب

یہ ایم ایل پلیٹ فارم پروجیکٹ ٹیمپلیٹس ہیں جو استعمال کرنے میں آسان ہیں، یہاں تک کہ آپ کے پہلے ایم ایل پروجیکٹ کے لیے۔ پروجیکٹ نسبتاً نیا ہے، اس لیے ابھی صرف تصویر کی درجہ بندی دستیاب ہے۔ مستقبل میں، اس کے تخلیق کار آبجیکٹ کا پتہ لگانے اور ڈیٹا کی درجہ بندی کے سانچوں کو بھی لانچ کرنا چاہتے ہیں۔ تاہم، ایک تصویری درجہ بندی خوردہ فروشوں، مشتہرین اور کاروباری پیشہ ور افراد کے لیے سب سے مفید ٹولز میں سے ایک ہے، لہذا اسے ضرور دیکھیں۔

ظاہر ہے AI

اگر آپ کوڈ لکھے بغیر ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے کوئی آسان ٹول تلاش کر رہے ہیں، ظاہر ہے AI آپ کے لئے ہے. اسے مارکیٹرز اور کاروباری مالکان استعمال کر سکتے ہیں جو آمدنی کے بہاؤ کی پیشن گوئی کرنا چاہتے ہیں، کاروباری عمل کو بہتر بنانا چاہتے ہیں، ایک زیادہ موثر سپلائی چین بنانا چاہتے ہیں، اور ذاتی نوعیت کی خودکار مارکیٹنگ مہم چلانا چاہتے ہیں۔ آپ کو صرف ڈیٹا فراہم کرنے کی ضرورت ہے، ایک کالم چنیں جس کی بنیاد پر آپ کا حسب ضرورت ML الگورتھم بنایا جائے، اور اپنی رپورٹ حاصل کریں۔

ایم ایل بنائیں

ایم ایل بنائیں ایپل کا صارف دوست ڈریگ اینڈ ڈراپ پلیٹ فارم ہے جو آپ کو اپنے میک ڈیوائس پر ماڈلز کی تربیت دینے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ آپ کو درجہ بندی کرنے والے اور تجویز کنندہ سسٹم بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔ یہ ٹول امیجز، ویڈیوز، فوٹوز، ٹیبلر ڈیٹا اور ٹیکسٹس پر کارروائی کر سکتا ہے۔ آپ جو ماڈل حاصل کرتے ہیں اسے IOS ایپلیکیشنز میں ٹیسٹ اور تعینات کیا جا سکتا ہے۔ آپ ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لے سکتے ہیں اور جب چاہیں توقف، محفوظ، دوبارہ شروع، اور اپنے تربیتی عمل کو بڑھا سکتے ہیں۔ CreateML آپ کو ایک ہی پروجیکٹ کے لیے ایک ساتھ مختلف ڈیٹا سیٹس پر متعدد ماڈلز کو تربیت دینے کی اجازت دیتا ہے۔ اس میں معیاری Apple SDK اور دستاویزات ہیں جن میں کوڈ کے نمونے اور وضاحتی مضامین شامل ہیں۔

میک ایم ایل

میک ایم ایل iOS ڈویلپرز کو آبجیکٹ سیگمنٹیشن اور آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے حل کو لاگو کرنے کے قابل بناتا ہے۔ اس ٹول کا استعمال کرتے ہوئے، آپ نہ صرف تصاویر بلکہ ویڈیوز میں بھی عناصر کا خاکہ اور ترمیم کر سکتے ہیں۔ اپنے ڈیٹا سیٹس بنائیں، چند کلکس میں حسب ضرورت ML ماڈلز بنائیں، اور اپنے ماڈل کو اپنی ایپ میں ضم کریں۔ یہ پلیٹ فارم آپ کو اے آر کے ساتھ کام کرنے کی بھی اجازت دیتا ہے۔

فرٹز اے آئی

اگر آپ iOS اور Android ایپس کے لیے مزید دلچسپ حل تلاش کر رہے ہیں، تو آپ بھی چیک آؤٹ کر سکتے ہیں۔ فرٹز اے آئی. یہ آپ کو لچک فراہم کرتا ہے کہ آپ ML ماڈل کی ترقی میں کتنی سرمایہ کاری کرنا چاہتے ہیں - آپ سٹوڈیو میں اپنی مرضی کے ماڈلز کو تربیت دے سکتے ہیں یا پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتے ہیں۔ پروگرام میں، آپ اپنا ڈیٹا سیٹ بنا یا درآمد کر سکتے ہیں، ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی کر سکتے ہیں، اور اسے دوبارہ تربیت دے سکتے ہیں۔ اگر آپ اسنیپ چیٹ لینس ڈیولپمنٹ کرتے ہیں، تو یہ ٹول آپ کو بغیر کوڈ والی مشین لرننگ کو اپنے بڑھے ہوئے حقیقت کے فلٹرز میں شامل کرنے میں مدد کرے گا۔

سپر اینوٹیٹ

ویڈیوز اور متن پر تشریحات بنانا ایک تکلیف دہ کام ہے، لیکن اس کے ساتھ خودکار کیا جا سکتا ہے۔ سپر اینوٹیٹ. یہ حل مختلف صنعتوں، جیسے فضائی فوٹو گرافی، خود مختار ڈرائیونگ، روبوٹکس، اور ادویات میں بہت سے معاملات کا احاطہ کرتا ہے۔ اگر آپ کو تصاویر پر تیزی سے کارروائی کرنے کی ضرورت ہے اور آپ ڈیٹا سائنسدانوں کی ایک پوری ٹیم کی خدمات حاصل نہیں کرنا چاہتے ہیں، تو ہم اسے چیک کرنے کی تجویز کرتے ہیں۔

ریپڈ مائنر

ریپڈ مائنر ڈیٹا مائننگ کے لیے بنایا گیا ایک ٹول ہے۔ یہ اس خیال پر مبنی ہے کہ کاروباری تجزیہ کاروں یا ڈیٹا اینالیٹکس کو اپنا کام کرنے کے لیے پروگرام کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ ایک ہی وقت میں، کان کنی کے لیے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے یہ ٹول آپریٹرز کے ایک اچھے سیٹ سے لیس تھا جو مختلف ذرائع (ڈیٹا بیس، فائلز) سے معلومات حاصل کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے کاموں کی ایک وسیع رینج کو حل کرتا ہے۔ مجموعی طور پر، یہ ٹول ڈیٹا اینالیٹکس کو اتنا آسان بنا دیتا ہے کہ کوئی بھی اسے استعمال کر سکے۔

What-If ٹول

کوڈنگ کے بغیر ماڈلز کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے یہ ایک انتہائی مفید ٹول ہے۔ WIT بصری طور پر دکھاتا ہے کہ ماڈل کا برتاؤ وقت کے ساتھ اور ڈیٹا کے مختلف ذیلی سیٹوں پر کیسے بدلتا ہے۔ آپ یہ دیکھنے کے لیے دو ماڈلز کی کارکردگی کا موازنہ بھی کر سکتے ہیں کہ کون سا بہترین کام کرتا ہے۔

ڈیٹاروبوٹ

ڈیٹاروبوٹ ایک ایسا پلیٹ فارم ہے جو کاروباری تجزیہ کاروں کو مشین لرننگ یا پروگرامنگ کے علم کے بغیر پیش گوئی کرنے والے تجزیات بنانے کے قابل بناتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم بہت کم وقت میں درست پیشن گوئی کرنے والے ماڈل تیار کرنے کے لیے خودکار مشین لرننگ (AutoML) کا استعمال کرتا ہے۔ DataRobot مشین لرننگ ماڈلز بنانے کے لیے صارف دوست صارف انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ صرف چند قدموں میں، ایک کمپنی ایک حقیقی وقت کی پیشین گوئی کرنے والی تجزیاتی سروس کو تعینات کر سکتی ہے۔

Nanonets AI

ذہین دستاویز پروسیسنگ کے ساتھ ممکن ہے۔ نانونٹس. یہ دستاویزات سے ڈیٹا خود بخود حاصل کر لیتا ہے، آپ کو دستی دستاویز کے انتظام کے گھنٹوں سے بچاتا ہے۔ Nanonets AI غیر دیکھے ہوئے، نیم ساختہ دستاویزات پر کارروائی کرتا ہے یہاں تک کہ اگر وہ معیاری ٹیمپلیٹ کی پیروی نہیں کرتے ہیں، خود بخود ڈیٹا کی توثیق کرتا ہے، اور متعدد استعمال کے ذریعے وقت کے ساتھ ساتھ بہتر ہوتا ہے۔

بندر سیکھیں سٹوڈیو

مونکی لرن اسٹوڈیو متنی ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے ٹولز فراہم کرتا ہے اور اس کا مقصد کمپنیوں کے ذریعے استعمال کرنا ہے۔ یہ پلیٹ فارم کاروباری ڈیٹا کو خود بخود ٹیگ کر سکتا ہے، مثال کے طور پر، سپورٹ ٹکٹس یا ای میلز۔ یہ ڈیٹا کے تصور میں بھی مدد کرتا ہے۔ MonkeyLearn مشین لرننگ کے ساتھ کام کرنا آسان بناتا ہے کیونکہ اس کے پاس ریڈی میڈ مشین لرننگ ماڈل ہیں جنہیں کوڈ فری تربیت اور بنایا جا سکتا ہے۔

حتمی الفاظ

یہ ٹولز اس کے لیے بہت اچھے ہیں: ML میں نان ٹیک ماہرین یا نئے آنے والوں کے ذریعے آسان پروجیکٹس کی فوری تعیناتی کے لیے بغیر کوڈ کے پلیٹ فارم۔ کسی بھی طرح سے وہ اپنی مرضی کے مطابق ایم ایل ماڈل کی ترقی کو زیادہ بوجھ والے، ڈیٹا سے بھرپور پروجیکٹس کے لیے متبادل نہیں بنا سکتے۔ لہذا اگر آپ کے ذہن میں کوئی انوکھا خیال ہے جس میں بڑے ڈیٹا کی پروسیسنگ، انتہائی صنعتی عمل کی آٹومیشن، یا حساس پیشین گوئی کے ماڈل شامل ہیں، ہم سے رابطہ. ایک ساتھ مل کر، ہم ایسے حل کے بارے میں سوچ سکتے ہیں جو آپ کی مخصوص ضروریات کے مطابق ہوں۔

حقیقی. اجازت کے ساتھ دوبارہ پوسٹ کیا۔

متعلقہ:

• نو کوڈ مشین لرننگ کو کنارے پر دھکیلنا
• آٹو ایم ایل فریم ورک کی اگلی نسل
• ازگر میں آسان آٹو ایم ایل