By Julia Gavrilova, AI và Đạo đức Công nghệ tại serokell.io.

Bạn có thể đã nghe các thuật ngữ 'mã thấp' và 'không có mã' trước đây.

Mã thấp chỉ đơn giản là viết tắt của một lượng mã hóa giảm. Rất nhiều phần tử có thể được kéo và thả từ thư viện một cách đơn giản. Tuy nhiên, cũng có thể tùy chỉnh chúng bằng cách viết mã của riêng bạn, điều này giúp tăng tính linh hoạt.

Không có mã nền tảng không yêu cầu kiến ​​thức về lập trình. Chúng có thể được sử dụng bởi những người khác nhau như nghệ sĩ, giáo viên, quản lý hàng đầu. Họ cần AI trong công việc nhưng không muốn đi sâu vào lập trình và khoa học máy tính. Các giải pháp không mã có khá nhiều hạn chế về chức năng nhưng cho phép bạn xây dựng một thứ gì đó đơn giản một cách nhanh chóng.

Trên thực tế, ranh giới giữa các nền tảng không mã và ít mã là khá mỏng. Các nền tảng tự quảng cáo là 'không có mã' vẫn thường để lại một số không gian để tùy chỉnh.

Nền tảng mã thấp cho người mới bắt đầu

Thư viện mã thấp có thể được sử dụng ngay cả khi có ít kinh nghiệm viết mã.

Kim tự tháp

Đây là một thư viện máy học mã nguồn mở bằng Python cho phép bạn tạo và triển khai các mô hình học máy với mã hóa tối thiểu.

Về cơ bản, PyCaret là một giải pháp thay thế mã thấp có thể thay thế hàng trăm dòng mã chỉ bằng một vài từ. Nó làm tăng đáng kể tốc độ phát triển phần mềm và làm cho nó dễ tiếp cận hơn cho người mới bắt đầu. PyCaret là một trình bao bọc Python trên một số thư viện học máy như scikit-learning, XGBoost, Microsoft LightGBM, spaCy và nhiều thư viện khác.

Tự động ViML

AutoViML là một công cụ cho phép bất kỳ ai xây dựng mô hình học máy một cách nhanh chóng. Nó tự động hiển thị dữ liệu của bạn thông qua các mô hình học máy khác nhau để khám phá mô hình nào mang lại kết quả tốt nhất trong từng trường hợp cụ thể. Một điểm cộng tuyệt vời khác là bạn không phải xử lý trước dữ liệu của mình vì AutoViML tự động làm sạch, chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu. Chương trình hoạt động với các loại biến khác nhau, bao gồm dữ liệu dạng văn bản, dạng số và dạng trực quan.

AutoML H2O

H2O là một nền tảng máy học mã nguồn mở. Nó có các công cụ để triển khai các thuật toán học máy được sử dụng rộng rãi nhất như giảm độ dốc, hồi quy tuyến tính, mạng nơ-ron nhân tạo sâu và các thuật toán khác. Điều mà nền tảng này nổi tiếng là AutoML tiên tiến của nó. Tính năng này cung cấp khả năng tự động hóa quá trình xây dựng nhiều mô hình cùng một lúc để bạn có thể tạo và thử nghiệm các mô hình ML chức năng ngay cả khi chưa có kinh nghiệm trước đó.

Nền tảng ML không mã bạn nên sử dụng vào năm 2021

Dưới đây là một loạt các nền tảng không mã mà bạn có thể khám phá nếu bạn muốn nhanh chóng triển khai một phần tử học máy và tích hợp nó với phần mềm hiện có của mình.

Máy học tự động trên đám mây của Google

T công cụ không mã cho phép bất kỳ ai đào tạo và triển khai các mô hình học máy tùy chỉnh mà không cần bất kỳ chuyên môn nào về ML. Nền tảng này hoạt động với các loại dữ liệu khác nhau và bao gồm nhiều trường hợp sử dụng, từ thị giác máy tính và trí thông minh video đến xử lý và dịch ngôn ngữ tự nhiên. Bạn sẽ có thể chuẩn bị và lưu trữ bộ dữ liệu của mình và sử dụng các công cụ tự động để ghi nhãn thuận lợi. Nếu bạn cần thêm sức mạnh và các công cụ linh hoạt hơn, bạn có thể nâng cấp để sử dụng Google Cloud.

Bộ ML của Google

T bộ công cụ được tạo cho các nhà phát triển Android và iOS muốn làm cho ứng dụng của họ hấp dẫn hơn. API của nó có thể được sử dụng để triển khai các tính năng quét thanh, nhận diện khuôn mặt, ghi nhãn hình ảnh, v.v. mà không cần phải tạo mô hình ML từ đầu. Tất cả các xử lý cần thiết diễn ra trên thiết bị di động của người dùng trong thời gian thực, vì vậy bạn không cần phải lo lắng về việc thiết lập và lưu trữ các máy chủ đắt tiền.

Máy có thể dạy

Máy có thể dạy là một dự án khác của Google tạo điều kiện cho việc sử dụng ML cho các ứng dụng và trang web. Nền tảng này dễ sử dụng ngay cả đối với những người không am hiểu về công nghệ do giao diện thân thiện với người dùng. Chương trình làm việc với hình ảnh và cho phép bạn huấn luyện máy nhận dạng và phân loại ảnh. Nó cũng xử lý âm thanh. Nền tảng này rất thú vị để chơi nếu bạn là người mới và nó cũng miễn phí. Nhưng việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng để đào tạo mô hình là tùy thuộc vào bạn.

Đường băng AI

Đường băng AI được xây dựng cho những người sáng tạo không có kinh nghiệm lập trình trong các lĩnh vực chỉnh sửa video và ảnh với tùy chọn màn hình xanh, bộ lọc và các tính năng thú vị khác. Bộ công cụ này có thể giúp bạn mở rộng khả năng sáng tạo với các công cụ công nghệ chỉ bằng một vài cú nhấp chuột đơn giản, biến video của bạn thành tác phẩm nghệ thuật điện ảnh đỉnh cao.

thùy

T Nền tảng ML có các mẫu dự án dễ sử dụng, ngay cả đối với dự án ML đầu tiên của bạn. Dự án này tương đối mới, vì vậy hiện tại chỉ có phân loại hình ảnh. Trong tương lai, những người tạo ra nó cũng muốn tung ra các mẫu phát hiện đối tượng và phân loại dữ liệu. Tuy nhiên, công cụ phân loại hình ảnh là một trong những công cụ hữu ích nhất cho các nhà bán lẻ, nhà quảng cáo và chuyên gia kinh doanh, vì vậy hãy nhớ kiểm tra nó.

Rõ ràng là AI

Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ thuận tiện để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mà không cần viết mã, Rõ ràng là AI Dành cho bạn. Nó có thể được sử dụng bởi các nhà tiếp thị và chủ sở hữu doanh nghiệp, những người muốn dự báo dòng doanh thu, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, xây dựng chuỗi cung ứng hiệu quả hơn và thực hiện các chiến dịch tiếp thị tự động được cá nhân hóa. Tất cả những gì bạn cần là cung cấp dữ liệu, chọn một cột dựa trên đó thuật toán ML tùy chỉnh của bạn sẽ được tạo và nhận báo cáo của bạn.

TạoML

TạoML là một nền tảng kéo và thả thân thiện với người dùng của Apple cho phép bạn đào tạo các mô hình trên thiết bị Mac của mình. Nó có thể giúp bạn xây dựng hệ thống phân loại và giới thiệu. Công cụ này có thể xử lý hình ảnh, video, ảnh, dữ liệu dạng bảng và văn bản. Mô hình bạn nhận được có thể được thử nghiệm và triển khai trong các ứng dụng IOS. Bạn có thể xem trước hiệu suất của mô hình và tạm dừng, lưu, tiếp tục và kéo dài quá trình đào tạo của mình bất cứ khi nào bạn muốn. CreateML cho phép bạn đào tạo nhiều mô hình trên các bộ dữ liệu khác nhau cùng một lúc cho một dự án. Nó có SDK tiêu chuẩn của Apple và tài liệu bao gồm các mẫu mã và các bài báo giải thích.

MakeML

MakeML cho phép các nhà phát triển iOS triển khai các giải pháp phân đoạn đối tượng và phát hiện đối tượng. Sử dụng công cụ này, bạn có thể phác thảo và chỉnh sửa các yếu tố không chỉ trong ảnh mà còn trong video. Tạo tập dữ liệu của riêng bạn, tạo mô hình ML tùy chỉnh trong một vài cú nhấp chuột và tích hợp mô hình của bạn vào ứng dụng của bạn. Nền tảng này cũng cho phép bạn làm việc với AR.

Fritz trí tuệ nhân tạo

Nếu bạn đang tìm kiếm các giải pháp thú vị hơn cho các ứng dụng iOS và Android, bạn cũng có thể xem Fritz trí tuệ nhân tạo. Nó giúp bạn linh hoạt về số tiền bạn muốn được đầu tư vào việc phát triển mô hình ML - bạn có thể đào tạo các mô hình tùy chỉnh trong Studio hoặc sử dụng các mô hình đã được đào tạo trước. Trong chương trình, bạn có thể tạo hoặc nhập bộ dữ liệu của riêng mình, theo dõi hoạt động của mô hình và đào tạo lại nó. Nếu bạn phát triển ống kính Snapchat, công cụ này sẽ giúp bạn thêm công nghệ máy học không mã vào các bộ lọc thực tế tăng cường của mình.

Chú thích

Tạo chú thích cho video và văn bản là một công việc tẻ nhạt, nhưng nó có thể được tự động hóa với Chú thích. Giải pháp bao gồm vô số trường hợp trong các ngành khác nhau, chẳng hạn như chụp ảnh trên không, lái xe tự hành, người máy và y học. Nếu bạn cần nhanh chóng xử lý hình ảnh và bạn không muốn thuê cả một nhóm các nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi khuyên bạn nên kiểm tra.

Thợ mỏ nhanh

Công cụ khai thác nhanh là một công cụ được tạo ra để khai thác dữ liệu. Nó dựa trên ý tưởng rằng các nhà phân tích kinh doanh hoặc phân tích dữ liệu không nhất thiết phải lập trình để thực hiện công việc của họ. Đồng thời, việc khai thác đòi hỏi dữ liệu, vì vậy công cụ này được trang bị một tập hợp các toán tử tốt để giải quyết một loạt các nhiệm vụ để thu thập và xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau (cơ sở dữ liệu, tệp). Nhìn chung, công cụ này làm cho việc phân tích dữ liệu đủ đơn giản để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó.

Công cụ What-If

Đây là một công cụ siêu hữu ích để đánh giá hiệu suất của các mô hình mà không cần mã hóa. MƯU MẸO hiển thị trực quan cách hành vi của mô hình thay đổi theo thời gian và qua các tập hợp con dữ liệu khác nhau. Bạn cũng có thể so sánh hiệu suất của hai mô hình để xem mô hình nào hoạt động tốt nhất.

dữ liệuRobot

dữ liệuRobot là một nền tảng cho phép các nhà phân tích kinh doanh xây dựng các phân tích dự đoán mà không cần kiến ​​thức về học máy hoặc lập trình. Nền tảng này sử dụng máy học tự động (AutoML) để tạo ra các mô hình dự đoán chính xác trong một khoảng thời gian ngắn. DataRobot cung cấp giao diện người dùng thân thiện với người dùng để tạo các mô hình học máy. Chỉ trong vài bước, một công ty có thể triển khai dịch vụ phân tích dự đoán thời gian thực.

Nanonet AI

Có thể xử lý tài liệu thông minh với Ống nano. Nó nắm bắt dữ liệu từ các tài liệu một cách tự động, giúp bạn tiết kiệm hàng giờ quản lý tài liệu thủ công. Nanonet AI xử lý các tài liệu bán cấu trúc, không nhìn thấy ngay cả khi chúng không tuân theo một mẫu tiêu chuẩn, tự động xác thực dữ liệu và cải thiện theo thời gian thông qua nhiều lần sử dụng.

Khỉ Học Studio

KhỉTìm Hiểu Studio cung cấp các công cụ để làm việc với dữ liệu dạng văn bản và được các công ty sử dụng. Nền tảng này có thể tự động gắn thẻ dữ liệu kinh doanh, ví dụ: vé hỗ trợ hoặc email. Nó cũng giúp trực quan hóa dữ liệu. MonkeyLearn giúp bạn dễ dàng làm việc với học máy vì nó có các mô hình học máy được tạo sẵn có thể được đào tạo và xây dựng mà không cần mã.

Kết luận

Những công cụ này thật tuyệt vời: nền tảng không mã để triển khai nhanh chóng các dự án đơn giản bởi các chuyên gia không chuyên về công nghệ hoặc người mới trong ML. Không có cách nào họ có thể thay thế việc phát triển mô hình ML tùy chỉnh cho các dự án tải cao, sử dụng nhiều dữ liệu. Vì vậy, nếu bạn có ý tưởng độc đáo liên quan đến việc xử lý dữ liệu lớn, tự động hóa các quy trình công nghiệp chuyên sâu hoặc các mô hình dự đoán nhạy cảm, Liên hệ với chúng tôi. Cùng nhau, chúng ta có thể nghĩ ra các giải pháp phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Nguyên. Đăng lại với sự cho phép.

Liên quan:

• Đẩy công nghệ máy học không mã lên Edge
• Thế hệ tiếp theo của các khuôn khổ AutoML
• AutoML dễ dàng bằng Python