Der Aufstieg von Low-Code- und No-Code-Plattformen im Bereich des maschinellen Lernens
Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen revolutionieren die Art und Weise, wie Unternehmen und Einzelpersonen mit künstlicher Intelligenz (KI) interagieren. Diese Plattformen ermöglichen es, innovative Anwendungen zu entwickeln, die von der Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens (ML) profitieren.
Das globale Interesse an KI- und ML-Technologien ist unaufhaltsam. Die Menschen erkennen zunehmend deren transformative Kraft in verschiedenen Branchen wie Automobil, Finanzen, Bankwesen, Marketing, Cybersicherheit und E-Commerce. Die Begeisterung für das Experimentieren mit diesen Technologien wächst stetig.
Viele Start-ups und etablierte Unternehmen stehen jedoch vor Herausforderungen, wenn sie ML in ihre Produktentwicklung integrieren möchten. Die Suche nach qualifizierten ML-Experten, das Verständnis und die Anwendung dieser Technologien gestalten sich oft schwierig.
Hier kommen Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen ins Spiel. Sie wurden entwickelt, um diese Hindernisse zu überwinden und die Lücken in Unternehmen zu schließen. Insbesondere für Personen ohne tiefgreifende technische Kenntnisse bietet das maschinelle Lernen ohne Code eine zugängliche Option. Selbst Nicht-Programmierer können beeindruckende ML-Anwendungen erstellen, ohne auch nur eine Zeile Code schreiben zu müssen.
Einem Bericht von Gartner zufolge werden bis 2024 voraussichtlich 65 % der Anwendungsentwicklung auf No-Code- und Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen basieren. Diese Entwicklung unterstreicht das immense Potenzial dieser Technologien.
Low-Code- und No-Code-Plattformen steigern die Produktivität und unterstützen die Digitalisierung sowie die Automatisierung von Prozessen mithilfe Cloud-basierter mobiler Anwendungen. Sie ebnen den Weg für neue Trends und eröffnen einer breiteren Gruppe von Ideengebern und Schöpfern den Zugang zu diesen mächtigen Werkzeugen.
In diesem Beitrag werden die Konzepte von No-Code- und Low-Code-Plattformen erläutert und aufgezeigt, welchen Nutzen sie für Ihr Unternehmen haben können.
Was bedeuten Low-Code und No-Code?
Low-Code-Plattformen
Low-Code beschreibt einen Softwareentwicklungsansatz, bei dem Anwendungen und Systeme mit minimalem Programmieraufwand erstellt werden können. Eine Low-Code-Plattform ist ein Softwaresystem, das diese Möglichkeit bietet. Sie erlaubt die automatisierte Generierung von Code mithilfe visueller Elemente wie Dropdown-Menüs und Drag-and-Drop-Funktionen.
Low-Code stellt eine Brücke zwischen No-Code und herkömmlicher, manueller Programmierung dar. Anwender haben die Möglichkeit, den automatisch generierten Code bei Bedarf zu erweitern. Neben der schnelleren Codierung ermöglichen Low-Code-Plattformen eine rasche Einrichtung und Bereitstellung von Softwarelösungen.
Die Anwendungsbereiche von Low-Code sind vielfältig und reichen von mobilen Apps und Websites bis hin zu Geschäftsprozessmanagement, Cloud-basierten Anwendungen wie ML-Apps und -Bibliotheken.
No-Code-Plattformen
No-Code bezeichnet einen Ansatz der Softwareentwicklung, bei dem Benutzer Softwaresysteme erstellen können, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Eine No-Code-Plattform ist eine Software, die diese Möglichkeit bietet. Dieser Ansatz setzt vollständig auf visuelle Tools, wie z.B. Drag-and-Drop-Komponenten zur Codeerzeugung.
Das bedeutet, dass auch Personen ohne vorherige Programmierkenntnisse mit No-Code-Plattformen Anwendungen und Systeme entwickeln können.
Die mit No-Code-Plattformen erstellten Anwendungen können beispielsweise Self-Service-Anwendungen für Geschäftsanwender, Web- und mobile Apps, Dashboards, Content-Management-Systeme (CMS), BI-Berichtstools und vieles mehr umfassen.
Vorteile der Nutzung von Low-Code- oder No-Code-Plattformen
Low-Code- und No-Code-Plattformen reduzieren die Komplexität der Programmierung durch vorkonfigurierte Vorlagen und intuitive visuelle Schnittstellen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile dieser Plattformen:
- Breitere Anwendbarkeit: Low-Code- und No-Code-Plattformen sind darauf ausgelegt, allen Anwendern, unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten, den Zugang zur Softwareentwicklung zu ermöglichen. Dadurch können Personen ohne Programmierkenntnisse schnell Websites und Anwendungen erstellen. Programmierer können ihren Code zusätzlich verwenden, um Apps oder Websites zu personalisieren.
- Schnellere Codegenerierung: Das Schreiben von Code Zeile für Zeile ist zeitaufwendig, insbesondere wenn nur begrenzte Programmierkenntnisse vorhanden sind. Low-Code- oder No-Code-Plattformen beschleunigen den Codierungsprozess und ermöglichen eine zügige Entwicklung und Bereitstellung von Software.
- Kosteneffizienz: Die manuelle Erstellung von Code erfordert höhere Investitionen in Entwickler, Zeit, Ressourcen, Infrastruktur und Wartung. Low-Code- oder No-Code-Plattformen reduzieren diese Kosten und steigern den Return on Investment (ROI).
Darüber hinaus fördern diese Plattformen die Zusammenarbeit zwischen IT- und Geschäftsteams, verbessern das gegenseitige Verständnis und ermöglichen durch die Erstellung von Prototypen ein schnelles Feedback der Kunden.
Im Folgenden werden einige der besten Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen vorgestellt, die Ihnen den Einstieg in die Welt des ML erleichtern.
MakeML
Mit MakeML können Sie ML-Modelle für die Objektsegmentierung und -erkennung erstellen, ohne manuell programmieren zu müssen. Diese Plattform ermöglicht die einfache Erstellung und Verwaltung umfangreicher Datensätze. Außerdem können Sie Ihre ML-Modelle trainieren und testen, um eine Vorschau ihrer Aktionen anzuzeigen.
MakeML bietet eine Umgebung, in der Sie innerhalb weniger Stunden lernen können, eine KI-Anwendung zu erstellen und organisatorische Probleme mit Computer Vision zu lösen. Darüber hinaus können Sie maschinelles Lernen mithilfe von Videoanleitungen auf Ihrem Mobilgerät erlernen.
Das MakeML-Tutorial beinhaltet unter anderem:
- Erstellung eines Objektsegmentierungs- und Erkennungsservers mit benutzerdefinierten neuronalen Netzwerken
- Entwicklung einer Anwendung zur Erkennung von Ballberührungen oder -sprüngen
- Erstellung einer Anwendung zur Identifizierung der teuersten Briefmarken
- Nutzung von AR und maschinellem Lernen zum Anzünden einer virtuellen Kerze
- Entwicklung einer Anwendung, die es Benutzern ermöglicht, Nagellackdesigns und -farben virtuell auszuprobieren
Das erfahrene Team von MakeML unterstützt Sie bei der Entwicklung einer Computer-Vision-Lösung und deren Integration in Ihr Produkt. Kostenlose Optionen zum Importieren/Exportieren von Datensätzen und GPU-Cloud-Training (einmalig) sind ebenfalls verfügbar.
Weitere Vorteile stehen ab einem Einstiegspreis von 8,83 $/Monat zur Verfügung.
Obviously AI
Mit der Obviously AI-Plattform für maschinelles Lernen können Sie Daten innerhalb von Minuten vorhersagen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Sie umfasst den gesamten Prozess der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Vorhersage der Ergebnisse mit nur einem Klick.
Mit dem Datendialog können Sie Ihre Datensätze nahtlos ohne Code formen und Ihre ML-Modelle mit Ihrem Team teilen oder sie der Öffentlichkeit zugänglich machen. Es ermöglicht Ihnen auch, Vorhersagen mithilfe der Algorithmen zu treffen und dynamische Vorhersagen des maschinellen Lernens mithilfe der Low-Code-API in Ihre Anwendung zu integrieren.
Darüber hinaus bietet Obviously AI die fortschrittlichsten Algorithmen und Technologien, ohne dabei Kompromisse bei der Leistung einzugehen. Die Plattform kann Sie bei der Umsatzprognose, der Optimierung der Lieferkette und der Personalisierung des Marketings unterstützen. Ebenso können Sie die Lead-Konversion, die dynamische Preisgestaltung, die Kreditrückzahlung und vieles mehr in Echtzeit vorhersagen.
Obviously AI ist darauf ausgelegt, für alle eine einfache Lösung bereitzustellen. Sie können eine CSV-Datei mit Ihren Datenquellen hinzufügen oder integrieren. Die Plattform hilft Ihnen auch, die Faktoren zu verstehen, die Vorhersagen beeinflussen, und Ergebnisse mit Was-wäre-wenn-Szenarien zu prognostizieren. Sie können tief in die Algorithmus-Spezifikationen eintauchen, konkurrierende Modelle untersuchen und verstehen, wie diese Modelle funktionieren.
Sparen Sie Zeit bei der Erstellung von komplexen KI-Modellen und wählen Sie die Anzahl der Zeilen (von 1000 bis 50 Millionen) und Spalten (von 5 bis 200) aus, um zu erfahren, wie lange die KI für die Erstellung eines Algorithmus benötigt.
Der Einstieg in Obviously AI erfordert keine Programmierkenntnisse, Vorkenntnisse oder ein Data-Science-Team.
SuperAnnotate
Mit SuperAnnotate erstellen Sie SuperData für Ihre KI. Es ist eine End-to-End-Plattform zum Kommentieren, Verwalten und Versionieren von Ground-Truth-Daten für Ihre Anwendungen für künstliche Intelligenz. Die Plattform beschleunigt und automatisiert Ihre KI-Pipeline um das 3- bis 5-fache durch leistungsstarke Toolsets, branchenführende Anmerkungsdienste und ein robustes Datenmanagementsystem.
Kommentieren Sie Videos, Texte und Bilder mit hohem Datendurchsatz und erstellen Sie hochwertige Datensätze mit erstklassigen Services und Tools. Fördern Sie den Fortschritt Ihres Modells mit leistungsstarken Projektmanagementfunktionen und Teamzusammenarbeit, um im Feld erfolgreich zu sein.
Mit SuperAnnotate können Sie einen optimierten Anmerkungsworkflow an einem einzigen Ort einrichten, die Projektqualität überwachen, mit Ihrem Team zusammenarbeiten und vieles mehr. Die Plattform bietet aktive Lern- und Automatisierungsfunktionen, die Ihnen helfen, den Annotationsprozess zu beschleunigen.
Sie erhalten umfassende Werkzeuge für die praktische Zusammenarbeit und das Qualitätsmanagement auf mehreren Ebenen, um die Modellleistung zu verbessern, erfolgreiche Projekte voranzutreiben und unmittelbar einen Unterschied zu erfahren.
SuperAnnotate bietet auch eine sicherheitsorientierte Plattform, die entwickelt wurde, um Pipelines jeder Komplexität und Größe zu konsolidieren. Sie können Ihre Projekte weltweit skalieren, um größere Aufträge anzunehmen, Mengenrabatte zu erhalten und die Kosten für KI-Pipelines zu senken.
Buchen Sie noch heute eine Demo, um die Bedeutung für Ihr Unternehmen zu verstehen. Für Start-ups in der Frühphase ist es eine praktische und zugängliche Lösung.
Teachable Machine
Trainieren Sie Ihren Computer, um Ihre Geräusche, Posen und Bilder zu erkennen oder zu identifizieren, indem Sie die Teachable Machine verwenden. Die Plattform bietet eine einfache und schnelle Möglichkeit, ohne Programmierkenntnisse robuste ML-Modelle für Ihre Anwendungen, Websites und mehr zu erstellen.
Teachable Machine ist eine webbasierte Low-Code-Plattform für maschinelles Lernen, die die Erstellung von ML-Modellen für jeden zugänglich und einfach macht. Die Verwendung ist denkbar einfach:
- Sammeln und gruppieren Sie Ihre Beispiele in verschiedenen Klassen oder Kategorien, die Ihr Computer lernen soll.
- Trainieren Sie Ihren Computer und testen Sie ihn sofort, um zu sehen, ob das Modell das gelernt hat, was Sie ihm beigebracht haben.
- Exportieren Sie das Modell für Ihre Websites, Anwendungen und mehr. Sie können das Modell sogar herunterladen oder online hosten.
Wichtig ist, dass Sie das Modell vollständig auf Ihrem Gerät verwenden können, ohne dass Mikrofon- oder Webcam-Daten Ihr Modell verlassen. Darüber hinaus können Sie Bilder und Körperpositionen über Dateien, Webcam und Audio durch kurze Tonbeispiele leicht klassifizieren.
Starten Sie jetzt ein neues Projekt oder öffnen Sie ein vorhandenes Projekt aus einer Datei oder einem Laufwerk.
Apples Create ML
Erleben Sie eine neue Art des Lernens und Trainierens von Modellen für maschinelles Lernen auf Ihrem Apple Mac. Es hilft Ihnen, ML-Modelle einfach zu erstellen und sie auf Ihrem Mac gut zu trainieren, mithilfe von Apples Create ML.
Zu den wertvollen Funktionen gehören:
- Training mehrerer Modelle: Sie können mehrere Modelle mit unterschiedlichen Datensätzen innerhalb eines einzigen Projekts trainieren.
- eGPU-Trainingsunterstützung: Die Plattform nutzt eine externe Grafikeinheit für eine verbesserte Modellleistung auf Ihrem Mac.
- Trainingssteuerung: Sie können Ihren Trainingsprozess kontrollieren, z.B. fortsetzen, abspielen, pausieren und verlängern.
- Visualisierungsbewertung: Gewinnen Sie Erkenntnisse über die Leistung Ihres Modells aus dem Bewertungssatz. Untersuchen Sie wichtige Metriken und Zusammenhänge, um verschiedene Anwendungsfälle, Möglichkeiten und zukünftige Investitionen zur Verbesserung der Modellqualität zu identifizieren.
- Modellvorschau: Nutzen Sie Ihre iPhone-Kamera zur Vorschau der Modellleistung mit Kontinuität.
- Training auf dem Gerät: Trainieren Sie Modelle schneller auf Ihrem Mac unter Nutzung von GPU und CPU.
Create ML bietet verschiedene Modelltypen. Sie müssen Ihren Modelltyp auswählen, z. B. Bild, Video, Bewegung, Ton, Text, tabellarisch und mehr. Anschließend können Sie Daten und Parameter hinzufügen, damit Ihr Computer diese lernen kann.
PyCaret
PyCaret ist eine Low-Code- und Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die Ihre Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen über Python automatisieren kann. Diese benutzerfreundliche, leicht zu erlernende Bibliothek für maschinelles Lernen ermöglicht es Ihnen, weniger Zeit mit dem Programmieren zu verbringen und sich mehr mit der Analyse zu beschäftigen, z. B. Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Modellerklärbarkeit, MLOps und explorative Datenanalyse.
PyCaret ist modular aufgebaut, so dass jedes Modell bestimmte Aufgaben des maschinellen Lernens ausführen kann. Funktionen sind definierte Mengen von Aktionen, die Aufgaben in einem bestimmten Workflow ausführen.
PyCaret versetzt fast jeden in die Lage, robuste Low-Code-End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie können anhand einer Schnellstart-Demo, eines Blogs, Videos und Diskussionen lernen. Erstellen Sie eine einfache ML-Anwendung, trainieren Sie Ihr Modell schneller, und analysieren, iterieren und implementieren Sie es sofort als REST-API.
Sie können Experimente verfolgen, eine ML-App erstellen, eine REST-API erstellen, das Docker-Image erstellen und GPU-Unterstützung erhalten. PyCaret eignet sich ideal für Data-Science-Profis und Data-Science-Enthusiasten.
Lobe
Trainieren Sie Ihre Anwendungen, um Pflanzen zu identifizieren, Gesten zu erkennen, Wiederholungen zu zählen, Emotionen zu erfassen, Farben wahrzunehmen, die Sicherheit zu überprüfen und vieles mehr, mithilfe von Lobe. Es hilft Ihnen beim Trainieren von ML-Modellen und bietet benutzerfreundliche und kostenlose Tools sowie alles, was Sie für Ihre ML-Modelle benötigen.
Zeigen Sie einfach Beispiele dessen, was Ihre Anwendung lernen soll, und die Plattform trainiert automatisch ein ML-Modell, das schnell in Ihrer Anwendung bereitgestellt werden kann. Jeder kann diese Plattform problemlos nutzen, ohne über Programmierkenntnisse verfügen zu müssen.
Sie müssen Ihre Daten nicht in die Cloud hochladen, sondern können kostenlos direkt auf Ihrem Computer trainieren. Lobe ist für Windows und Mac verfügbar. Darüber hinaus können Sie Ihr Modell auf jede beliebige Plattform exportieren oder übertragen. Es wählt automatisch die perfekte Machine-Learning-Architektur für Ihr Projekt aus.
Lobe vereinfacht den maschinellen Lernprozess mit drei einfachen Schritten, in denen Sie Folgendes tun müssen:
- Sammeln und fügen Sie Tags zu Ihren Bildern hinzu.
- Trainieren Sie Ihr ML-Modell und notieren Sie die Ergebnisse.
- Spielen Sie und verbessern Sie die Leistung Ihres Modells, und exportieren Sie es dann schnell.
Mit Lobe können Sie die Bilder in Ihren Ordnern schnell beschriften oder sie mit der Webcam erfassen, um einen ML-Datensatz zu erstellen. Es ist kein Konfigurations- und Einrichtungsprozess erforderlich; nutzen Sie einfach die visuellen Ergebnisse, um die Stärken und Schwächen aller Ihrer Modelle zu verstehen.
MonkeyLearn
Nutzen Sie die modernste Technologie der künstlichen Intelligenz mit MonkeyLearn, um Ihre Aufgaben zur Bereinigung, Visualisierung und Kennzeichnung von Kundenfeedback zu vereinfachen. Die Plattform ist ein All-in-One-Studio für Datenvisualisierung und Textanalyse ohne Code, mit dem Sie einen umfassenden Einblick in Ihre Daten gewinnen und diese analysieren können.
Mit MonkeyLearn können Sie detaillierter in die Daten eintauchen und schnell benutzerdefinierte Visualisierungen und Diagramme erstellen. Sie können diese Erkenntnisse auch nach Dateneingaben kombinieren und filtern, einschließlich benutzerdefinierter Felder und Daten.
Mit MonkeyLearn können Sie die vorgefertigten ML-Modelle verwenden und Ihre eigenen erstellen. Außerdem können Sie für einen schnellen Einstieg aus einer Vielzahl vortrainierter Klassifikatoren wählen. Ebenso können Sie schnell Stimmungsanalysen, Themenklassifikatoren, Entitätsextraktoren usw. erstellen.
Trainieren Sie Ihre ML-Modelle auf einer einfachen Benutzeroberfläche, indem Sie Datensätze importieren und benutzerdefinierte Tags definieren. MonkeyLearn bietet auch maßgeschneiderte Geschäftsvorlagen, die verschiedene Szenarien berücksichtigen.
Alle Vorlagen enthalten vorgefertigte Textanalysen und Dashboards. Darüber hinaus bietet MonkeyLearn NPS-Analysen, Review-Analysen, CSAT-Analysen, Support-Analysen, Umfrageanalysen, VOC-Analysen usw.
Buchen Sie eine kostenlose Demo, um zu erfahren, wie MonkeyLearn Ihnen helfen kann.
Fazit
Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen bieten eine mühelose Möglichkeit zum Erstellen von Anwendungen, Websites und Softwareprodukten, unabhängig davon, ob Sie Programmierer oder Nicht-Programmierer sind. Diese Plattformen helfen Ihnen, Ihre benutzerdefinierten Modelle hochzuladen oder sie mit verschiedenen Tools zu trainieren. Dies wiederum wird Ihnen helfen, Ihre Kreativität Milliarden von Menschen zugänglich zu machen.
Wählen Sie die beste Low-Code- oder No-Code-Plattform für maschinelles Lernen Ihrer Wahl, um Ihre ML-Modelle und Datensätze mit hoher Geschwindigkeit zu entwickeln und Ihre Anwendungen und Websites mit verbesserter Produktivität, Zusammenarbeit und ROI zu erstellen.