Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen kommen Unternehmen und Einzelpersonen zugute, indem sie ihnen helfen, innovativere Anwendungen mit der Kraft der künstlichen Intelligenz zu entwickeln.
Das Interesse an Technologien wie KI und ML steigt weltweit.
Die Menschen haben begonnen, ihre Leistungsfähigkeit und Effektivität in verschiedenen Anwendungsfällen zu verstehen, sei es Automobil, Finanzen, Bankwesen, Marketing, Cybersicherheit und E-Commerce. Sie sind zunehmend aufgeregt, damit zu experimentieren.
Viele Startups und Unternehmen finden es jedoch schwierig, mit maschinellem Lernen zu beginnen, während sie ihre Produkte entwickeln. Ob es darum geht, relevante Experten für maschinelles Lernen zu finden oder die Technologie zu verstehen und zu nutzen, bei ihrer Ausführung wird es schwierig.
Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen werden entwickelt, um solche Probleme zu lösen.
Dies hilft, die Lücken in Ihrem Unternehmen zu füllen. Für technisch nicht versierte Personen ist maschinelles Lernen ohne Code eine recht praktische Option, da es weniger einschüchternd ist und selbst Nicht-Programmierer ausgezeichnete ML-Anwendungen erstellen können, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.
Laut dem Gartner Magic Quadrant-Berichtwerden bis 2024 65 % der Anwendungsentwicklung auf No-Node- und Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen stattfinden.
Low-Code- und No-Code-Plattformen bieten viele Produktivitätsgewinne und helfen bei der Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen mit Cloud-basierten mobilen Anwendungen. Auf diese Weise öffnen sie neue Trends und Zugänglichkeit für eine breitere Gruppe von Denkern und Schöpfern.
In diesem Artikel erkläre ich No-Code- und Low-Code-Plattformen und wie nützlich sie für Ihr Unternehmen sein können.
Inhaltsverzeichnis
Was sind Low-Code- und No-Code-Plattformen?
Low-Code-Plattformen
Low-Code bezieht sich auf eine Softwareentwicklungsmethodik, die beim Erstellen von Anwendungen und Systemen wenig bis gar keine Codierung benötigt. Und das Softwaresystem mit dieser Fähigkeit ist das, was man eine Low-Code-Plattform nennen kann. Es ermöglicht Ihnen, automatisierten Code mit Hilfe von visuellen Bausteinen wie einem Pulldown-Menü und Drag-and-Drop-Optionen zu generieren.
Low-Code ist ein Mittelweg zwischen No-Code und manueller Codierung. Und Sie können Ihren Code immer noch über den automatisch generierten Code hinzufügen, wenn Sie möchten. Abgesehen von einer schnelleren Codierung ermöglichen Low-Code-Plattformen eine schnelle Einrichtung und Bereitstellung von Software.
Die Low-Code-Anwendungen können mobile Apps, Websites, Geschäftsprozessmanagement, Cloud-basierte Apps wie ML-Apps und -Bibliotheken und mehr sein.
No-Code-Plattformen
No-Code bezieht sich auf einen Softwareentwicklungsansatz, der es Benutzern ermöglicht, Softwaresysteme zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen. Und die Software mit dieser Fähigkeit ist eine No-Code-Plattform. Es ist ein praktischer Ansatz für die Codierung, der sich vollständig auf visuelle Tools wie Drag-and-Drop-Komponenten für die Codegenerierung stützt.
Das bedeutet, dass Sie auch ohne vorherige Programmierkenntnisse Anwendungen und Systeme mit Hilfe einer No-Code-Plattform entwickeln können.
Die mit No-Code-Plattformen erstellten Anwendungen können Self-Service-Anwendungen für Geschäftsanwender, Web- und mobile Apps, Dashboards, Content-Management-Systeme (CMSs), BI-Berichtstools und mehr sein.
Warum sollten Sie eine Low-Code- oder No-Code-Plattform verwenden?
Low-Code- und No-Code-Plattformen reduzieren die Codierungskomplexität durch vorkonfigurierte Vorlagen und visuelle Schnittstellen. Einige der Vorteile der Verwendung dieser Plattformen sind:
- Breitere Nutzbarkeit: Low-Code- und No-Code-Plattformen wurden entwickelt, um alle Benutzer zu stärken, unabhängig von ihrer technischen Kompetenz. Daher können Personen ohne Programmiererfahrung schnell Websites und Anwendungen erstellen. Und wenn Sie über Programmierkenntnisse verfügen, können Sie Ihren Code hinzufügen und eine App oder Website anpassen.
- Schnellere Codegenerierung: Das Schreiben von Code Zeile für Zeile nimmt viel Zeit in Anspruch, die sich erhöht, wenn Sie nur über begrenzte Programmierkenntnisse verfügen. Die Verwendung einer Low-Code- oder No-Code-Plattform hilft Ihnen, Code schneller zu erstellen, um Software schnell zu entwickeln und bereitzustellen.
- Kostengünstig: Das manuelle Erstellen von Code erfordert höhere Investitionen in Entwickler, Zeit, Ressourcen, Infrastruktur und Wartung. Low-Code- oder No-Code-Plattformen senken Ihre Investition in diese Aspekte und verbessern den ROI.
Abgesehen davon ermöglichen diese Plattformen eine bessere Zusammenarbeit zwischen IT- und Geschäftsteams, fördern ein besseres Verständnis und helfen Ihnen, mit einfach zu erstellenden Prototypen schnell Kundenfeedback zu sammeln.
Lassen Sie uns nun einige der besten Low-Code- und No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen besprechen, um Ihre ML-Reise zu beginnen und zu experimentieren.
MakeML
Erstellen Sie ML-Modelle zur Objektsegmentierung und -erkennung mit MakeML ohne manuelle Codierung. Es ermöglicht Ihnen, auf einfache Weise einen umfangreichen Datensatz zu erstellen und ihn gut zu verwalten. Sie können Ihre ML-Modelle auch trainieren und testen, um eine Vorschau ihrer Aktionen anzuzeigen.
MakeML bietet eine Plattform, auf der Sie innerhalb weniger Stunden lernen können, eine Anwendung für künstliche Intelligenz zu erstellen und ein organisatorisches Problem mit Computer Vision zu lösen. Sie können maschinelles Lernen auch über Videoanleitungen auf Ihrem Mobilgerät erlernen.
Das MakeML-Tutorial beinhaltet:
- So erstellen Sie einen Objektsegmentierungs- und Erkennungsserver mit benutzerdefinierten neuronalen Netzwerken
- So erstellen Sie eine Anwendung, die die Anzahl der Berührungen oder Sprünge eines Balls erkennen kann
- So erstellen Sie eine Anwendung, die die teuersten Briefmarken erkennen kann
- Wie man mithilfe von AR und maschinellem Lernen eine Kerze ohne tatsächliches Feuer entzündet
- So erstellen Sie eine beliebte Anwendung, mit der ein Benutzer Nagellackdesign und -farbe sofort ausprobieren kann
Usw.
Das erfahrene MakeML-Team hilft Ihnen dabei, eine Computer Vision-Lösung zu erstellen und die Lösung in Ihr Produkt zu integrieren. Erhalten Sie kostenlose Optionen zum Importieren/Exportieren von Datensätzen für einen bestimmten Bereich und GPU-Cloud-Training (nur eines).
Sie können auch weitere Vorteile ab einem Startbereich von 8,83 $/Monat nutzen.
Offensichtlich KI
Prognostizieren Sie Daten innerhalb von Minuten mit Offensichtlich KI Plattform für maschinelles Lernen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Dies umfasst den gesamten Prozess des Entwerfens von Algorithmen für maschinelles Lernen und die Vorhersage der daraus resultierenden Ergebnisse mit einem einzigen Klick.
Holen Sie sich den Datendialog, um Ihren Datensatz nahtlos ohne Code zu formen und Ihre ML-Modelle mit dem Team zu teilen oder sie der Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Es ermöglicht jedem, Vorhersagen aus den Algorithmen zu treffen und mithilfe der Low-Code-API dynamische Vorhersagen des maschinellen Lernens in Ihre Anwendung zu integrieren.
Darüber hinaus legt Offensichtlich KI die modernsten Algorithmen und Technologien in Ihre Hände, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Es kann Ihnen helfen, Einnahmen zu prognostizieren, die Lieferkette zu optimieren und das Marketing zu personalisieren. Darüber hinaus können Sie Lead-Konvertierung, dynamische Preisgestaltung, Kreditrückzahlung und mehr in Echtzeit vorhersagen.
Offensichtlich ist KI darauf ausgelegt, eine mühelose Lösung für alle bereitzustellen. Sie können eine CSV-Datei mit Ihren Datenquellen hinzufügen oder integrieren. Verstehen Sie Faktoren, die die Vorhersagen beeinflussen, und sagen Sie Ergebnisse mit Szenarien wie Was-wäre-wenn voraus. Tauchen Sie tief in die Algorithmusspezifikationen ein, entdecken Sie konkurrierende Modelle und verstehen Sie, wie die Modelle funktionieren.
Sparen Sie Zeit beim Erstellen von High-End- und komplexen KI-Modellen und wählen Sie die Anzahl der Zeilen (von 1000 bis 50 Millionen) und Spalten (von 5 bis 200) aus und erfahren Sie, wie viel Zeit zum Erstellen des Algorithmus mit KI benötigt wird.
Der Einstieg in Offensichtlich KI erfordert keine Programmierkenntnisse, Hintergrunderfahrung oder ein Data-Science-Team.
SuperAnmerkung
Erstellen Sie SuperData mit SuperAnmerkung für deine KI. Es ist eine End-to-End-Plattform zum Kommentieren, Verwalten und Versionieren von Ground-Truth-Daten für Ihre Anwendung für künstliche Intelligenz. Es hilft Ihnen, Ihre KI-Pipeline 3- bis 5-mal schneller zu skalieren und zu automatisieren, indem Sie ein robustes Toolset, branchenführende Anmerkungsdienste und ein leistungsstarkes Datenverwaltungssystem verwenden.
Kommentieren Sie Videos, Text und Bilder mit Datendurchsatz und erstellen Sie hochwertige Datensätze mit erstklassigen Diensten und Tools. Treiben Sie Ihr Modell durch leistungsstarke Projektmanagementfunktionen und Teamzusammenarbeit voran, um im Feld erfolgreich zu sein.
Mit SuperAnnotate können Sie an einem einzigen Ort einen optimierten Anmerkungs-Workflow einrichten, die Qualität des Projekts überwachen, mit dem Team zusammenarbeiten und vieles mehr. Es bietet aktive Lern- und Automatisierungsfunktionen, die Ihnen helfen, Ihren Anmerkungsprozess zu beschleunigen.
Sie erhalten umfassende Tools für die praktische Zusammenarbeit und das Qualitätsmanagement auf mehreren Ebenen, um die Modellleistung zu steigern, erfolgreiche Projekte voranzutreiben und den Unterschied sofort zu spüren.
SuperAnnotate bietet auch eine sicherheitsorientierte Plattform, die entwickelt wurde, um Pipelines jeder Komplexität und Größe zu konsolidieren. Es kann Ihre Projekte überall auf der Welt skalieren, sodass Sie größere Verpflichtungen eingehen können, um Mengenrabatte zu erhalten und die Kosten für KI-Pipelines zu senken.
Buchen Sie noch heute eine Demo und verstehen Sie die Bedeutung für Ihr Unternehmen. Für ein Startup-Unternehmen in der Frühphase ist es praktisch und zugänglich.
Lehrbare Maschine
Trainieren Sie Ihren Computer, um Ihre Geräusche, Posen und Bilder zu erkennen oder zu erkennen Lehrbare Maschine. Es bietet Ihnen 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, mit der Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen können, die für alle zugänglich und einfach zu verwenden sind. Die Verwendung ist sehr 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 lernt, was Sie gelehrt haben
- Exportieren Sie das Modell für Ihre Websites, Anwendungen und mehr. Sie können das Modell sogar herunterladen oder online hosten.
Noch wichtiger 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 einfach 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 Lehrens und Trainierens von Modellen für maschinelles Lernen auf Ihrem Apple Mac. Es hilft Ihnen, ML-Modelle einfach zu erstellen Apples Create ML und trainieren Sie sie gut auf Ihrem Mac.
Einige der wertvollen Funktionen sind:
- Training mehrerer Modelle: Sie können mehrere Modelle mit unterschiedlichen Datensätzen in einem einzigen Projekt trainieren.
- eGPU-Trainingsunterstützung: Es verfügt über eine externe Grafikverarbeitungseinheit für eine bessere Modellleistung auf Ihrem Mac.
- Trainingssteuerung: Übernimm die Kontrolle über deinen Trainingsprozess, z. B. Fortsetzen, Abspielen, Pausieren und Verlängern.
- Visualisierungsbewertung: Erfahren Sie mehr über die Leistung Ihres Modells aus dem Bewertungssatz. Untersuchen Sie wichtige Metriken und Verbindungen, um verschiedene Anwendungsfälle, Möglichkeiten und zukünftige Investitionen zu identifizieren, die zur Verbesserung der Modellqualität beitragen.
- Modellvorschau: Verwenden Sie Ihre iPhone-Kamera, um die Modellleistung mithilfe von Kontinuität in der Vorschau anzuzeigen.
- Training auf dem Gerät: Trainieren Sie Modelle schneller auf Ihrem Mac, indem Sie GPU und CPU nutzen.
Create ML hat verschiedene Modelltypen. Sie müssen Ihren Modelltyp auswählen, z. B. Bild, Video, Bewegung, Ton, Text, tabellarisch und mehr. Später können Sie Daten und Parameter hinzufügen, die Ihrem Computer das Lernen ermöglichen.
PyCaret
PyCaret ist eine Low-Code- und Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, die Ihre Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen über Python automatisieren kann. Mit dieser benutzerfreundlichen, leicht zu erlernenden und einfachen Bibliothek für maschinelles Lernen verbringen Sie weniger Zeit mit dem Codieren und mehr mit der Analyse, z. B. Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Modellerklärbarkeit, MLOps und explorative Datenanalyse.
PyCaret ist modular aufgebaut, sodass jedes Modell bestimmte maschinelle Lernaufgaben ausführen kann. Hier sind Funktionen die Sätze von Aktionen, die Aufgaben in einem bestimmten Workflow ausführen.
PyCaret versetzt fast jeden in die Lage, robuste Low-Code- und End-to-End-Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie können durch eine Schnellstart-Demo, einen Blog, 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 ist ideal für Data-Science-Profis und Data-Science-Enthusiasten.
Lappen
Trainieren Sie Ihre Anwendungen, um Pflanzen zu identifizieren, Gesten zu sehen, Wiederholungen zu zählen, Emotionen zu fühlen, Farben wahrzunehmen, die Sicherheit zu überprüfen und vieles mehr Lappen. 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 dafür, was Ihre Anwendung lernen soll, und trainieren Sie automatisch ein maschinelles Lernmodell, das schnell in Ihrer Anwendung bereitgestellt werden kann. Jeder kann diese Plattform problemlos nutzen, ohne über Programmierkenntnisse zu verfügen.
Sie brauchen Ihre Daten nicht in die Cloud hochzuladen, sondern können kostenlos direkt auf Ihrem Computer trainieren. Lobe ist für Windows und Mac verfügbar. Darüber hinaus können Sie Ihr Modell auf jeder Plattform exportieren oder versenden. 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 sich die Ergebnisse
- Spielen Sie und verbessern Sie die Leistung Ihres Modells und exportieren Sie Ihr Modell dann schnell.
Mit Lobe können Sie die Bilder in Ihren Ordnern schnell beschriften oder sie mit der Webcam sammeln, um einen ML-Datensatz zu erstellen. Kein Konfigurations- und Einrichtungsprozess erforderlich; Verwenden Sie einfach visuelle Ergebnisse, um die Stärken und Schwächen all Ihrer Modelle zu verstehen.
AffeLernen
Holen Sie sich modernste Technologie der künstlichen Intelligenz mit AffeLernen Das macht Ihre Aufgabe einfach, Kundenfeedback zu bereinigen, zu visualisieren und zu kennzeichnen. Es ist ein All-in-One-Studio für Datenvisualisierung und Textanalyse ohne Code, mit dem Sie einen vollständigen Einblick in Ihre Daten erhalten und diese analysieren können.
Mit MonkeyLearn können Sie mit größerer Granularität tief in die Daten eintauchen und schnell benutzerdefinierte Visualisierungen und Diagramme erstellen. Kombinieren und filtern Sie diese Erkenntnisse außerdem nach Dateneingaben, einschließlich benutzerdefinierter Felder und Daten.
Mit MonkeyLearn können Sie die vorgefertigten Modelle für maschinelles Lernen verwenden und Ihre eigenen erstellen. Darüber hinaus können Sie für einen schnellen Einstieg aus einer Vielzahl vortrainierter Klassifikatoren wählen. Sie können auch schnell Stimmungsanalysen, Themenklassifikatoren, Entitätsextraktoren usw. erstellen.
Trainieren Sie außerdem Ihre ML-Modelle in 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 und erfahren Sie, 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 wird Ihnen weiter helfen, Ihre Kreativität vor Milliarden von Menschen zu bringen.
Wählen Sie daher die beste Low-Code- oder No-Code-Plattform für maschinelles Lernen Ihrer Wahl, um Ihre ML-Modelle und Datensätze mit superschneller Geschwindigkeit zu erstellen und Ihre Anwendungen und Websites mit verbesserter Produktivität, Zusammenarbeit und ROI zu erstellen.