Freuen Sie sich auf die Automatisierung der Datenanalyse? Wenn ja, freuen Sie sich vielleicht auf ein Tool für maschinelles Lernen, das es einem Computer ermöglicht, Daten zu verstehen und durch Wissen zu lernen, um Aufgaben ohne präzise Programmierung zu erledigen. Im heutigen Internetzeitalter werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen täglich immer beliebter. Der Grund dafür ist die Leichtigkeit, die es Unternehmen und Organisationen ermöglicht, ihre Daten ohne großen Zeitaufwand wahrzunehmen und intelligent zu regulieren.
Verschiedene auf dem Markt erhältliche Arten von maschinellen Lernwerkzeugen erledigen ihre Arbeit effektiv und verarbeiten die Daten schneller. Wissen Sie, dass es möglich ist, Ihr maschinelles Lerntool zu erstellen? Wenn nein, dann müssen Sie diesen Artikel bis zum Ende lesen.
Was sind Low-Code- und No-Code-Plattformen?
Zuvor müssen Sie ein Team von Entwicklern einstellen, um Ihre Apps und Tools für maschinelles Lernen zu erstellen, oder bereits von außen getätigte Einkäufe tätigen. Kurz gesagt, sie werden hauptsächlich durch Programmiersprachen von Grund auf neu erstellt. Die Entwicklungskosten durch einen Code sind hoch. Heutzutage gibt es jedoch eine Option von Low-Code- und No-Code-Plattformen mit einer vorgefertigten Plattform, auf der Benutzer mit einer einfachen Drag-and-Drop-Methode ihre Apps effizient und kostengünstig von Laien entwickeln können .
No-Code-Entwicklungsplattformen wie AppMaster ermöglichen es Benutzern, alle Arten von Apps und Website-Anwendungen für sich und den Kunden zu entwickeln, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Es gibt auch eine große Auswahl an Anpassungsmöglichkeiten, aus denen Sie wählen können. Ein Low-Code und ein No-Code haben mehr oder weniger denselben Ansatz, aber einige Unterschiede werden unten beschrieben.
Was ist Low-Code?
Low-Code ist eine Strategie der App-Entwicklung, die eine visuelle Illustration und einige Programmierkenntnisse verwendet. Das bedeutet, dass Sie immer noch über Programmierkenntnisse verfügen müssen, um eine Low-Code-Plattform zu verwenden. Es verringert die Zeit, den Aufwand und die Kosten, indem es den Prozess vereinfacht, benötigt aber immer noch eine traditionelle Entwicklungsunterstützungsmethode. Einfacher ausgedrückt handelt es sich also um eine Mischung aus traditionellen Codierungsmethoden und No-Code-Methoden.
Was ist No-Code?
Auf der anderen Seite ist No-Code eine automatische und codierungsfreie Methode der App-Entwicklung, des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) . Es ist völlig frei von Programmier- und Programmiersprache. Sie müssen eine visuelle Methode verwenden und eine App Ihrer Wahl erstellen. Es ist eine aufstrebende Technik mit mehreren Vorteilen gegenüber einer Low-Code- und traditionellen Codierungsmethode der App-Entwicklung.
Die No-Coding-Technologie erfordert keine einzige Programmierzeile und ist die Methode, mit der Sie Apps und Website-Anwendungen für beliebige Zwecke selbst erstellen können, indem Sie sich einfach etwas Know-how über die von Ihnen verwendete No-Code-Plattform aneignen. AppMaster ist die beste No-Code-Plattform auf dem Markt mit einer benutzerfreundlichen und superleicht zu bedienenden Oberfläche zu wettbewerbsfähigen Marktpreisen, und Sie können Apps von Grund auf neu erstellen. Sie müssen Entwicklern diese zusätzlichen Dollars für Ihre App-Entwicklung nicht zahlen, indem Sie sie verwenden.
Warum sollten Sie eine Low-Code- oder No-Code-Plattform verwenden?
Viele Unternehmen und Unternehmen bewegen sich für ihre App-Entwicklung in Richtung No-Code-/Low-Code-Plattformen. Sogar Entwickler und Freiberufler nutzen es, um ihre Umsätze und Arbeitsleistung in die Höhe zu treiben, da sie weniger Zeit und Energie benötigen, um eine App über diese Low-Code-/No-Code-Plattformen zu entwickeln, und die Popularität weiter zunimmt.
Die Low-Code/No-Code-Plattformen steigern schnell die Produktivitätsgewinne von Unternehmen. Sie entwickeln attraktive und einflussreiche visuelle Analysen, die den Markt für erklärende Analysen erobert haben. Low-Code/No-Code wird auch für Predictive-Analytics- und Machine-Learning-Tools verwendet, die den Analysten durch eine automatische Abfolge von Maßnahmen leiten, um ein Modell zu erstellen, das zu einem Datensatz passt.
Außerdem lassen sich eine Website und eine mobile Anwendung mit Low-Code-/No-Code-Plattformen leicht erstellen. Diese Techniken verfeinern Interpretationen, die sogar Kundengeschäfte kontrollieren können. Damit bieten die No-Code- und Low-Code-Plattformen einige Mehrwertdienste, darunter:
- Fördern Sie digitale Analysen
- Behalten Sie digitale Analysen bei
- Hilft bei SEO (Suchmaschinenoptimierung)
- Hilft bei SMM (Social Media Marketing)
- Ideal für die Geschäftsautomatisierung
- Fördert den digitalen Anzeigenhandel
- Geeignet für das Design von Technologieprodukten
- App-Erstellung und -Anpassung
Kann ich maschinelles Lernen ohne Codierung durchführen?
Die einfache und prägnante Antwort auf die Frage lautet Ja. Bei einer traditionellen maschinellen Lernentwicklung müssen Sie maschinelle Lernalgorithmen ohne Code entwickeln, die ein zeitaufwändiger Prozess sind und vorherige Programmierkenntnisse, Ressourcen und ein Entwicklungsteam oder einen Datenwissenschaftler erfordern, um dies zu erreichen. Aber mit No-Code-/Low-Code-Plattformen haben Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ohne Code verschiedene Nützlichkeiten.
Angesichts der zunehmenden Popularität von Low-Code-/No-Code-Plattformen ist es ein Muss, dass Unternehmen diese Technologie nutzen und nutzen müssen, da die Modelle für maschinelles Lernen komplex zu erstellen sind und Personal, Zeit und Geld erfordern. Es wäre eine unmögliche Aufgabe, wenn Sie sich nicht für eine No-Code-Plattform entscheiden; Sie sind kein Datenwissenschaftler oder Entwickler, um maschinelles Lernen zu betreiben.
Die Nachfrage nach Modellen für maschinelles Lernen
Die maschinellen Lernmodelle erfordern mehrere Schritte, um erfolgreich entwickelt zu werden. Die Nutzung von maschinellen Lernfähigkeiten hat sich für viele Menschen als schwierig erwiesen, ihre Kenntnisse zu verbessern. Umfangreiche Organisationen mit ausreichend Budget haben sich dafür entschieden, da maschinelles Lernen eine zeitaufwändige, teure Methode ist, die ein erhöhtes, begrenztes Know-how im maschinellen Lernen erfordert.
Der Aufbau einer Modellleistung für maschinelles Lernen ist eine herausfordernde Methode. Wie oben besprochen, werden Entwickler, Datenwissenschaftler und Ersteller von maschinellem Lernen als Team benötigt, um die Aufgabe zu erfüllen und zu erfüllen. Eine weitere Schwierigkeit besteht darin, einen Experten auf diesem Gebiet zu finden, der ebenfalls ziemlich schwierig ist. Das wird erwartet, wie sich die Gesamtdaten aufgrund des Technologieüberschusses im Laufe der Zeit entwickelt haben. Die Nachfrage ist so bemerkenswert, dass sogar diejenigen, die IT-Profis sind und die technischen Einzelheiten des Computers kennen, in herausfordernde Karrieren in der Datenanalyse gedrängt werden.
Was ist maschinelles Lernen ohne Code?
Die oben diskutierten Schwierigkeiten und die Nachfrage nach maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz führten zu der Schlussfolgerung, dass eine No-Code-Plattform hervorragend für die Entwicklung von Machine-Deep-Learning-Modellen geeignet wäre. Gerade wenn Sie über ein kleines Budget verfügen und Data-Science-Teams nicht bezahlen können, können Sie No-Code-Plattformen für die Entwicklung nutzen, die meist preiswert sind. Das Beste von ihnen ist AppMaster, das ein benutzerfreundliches visuelles Programmiertool und ein rund um die Uhr verfügbares Team bietet, das Sie durch den Prozess führt.
Analysten und Data Scientists kümmern sich in der Regel um Ihre Daten. Die traditionelle Methode oder die Tools für die Datenentwicklung und -verwaltung sind die Zeit und den Aufwand nicht wert, die sie erfordern, da der Endbenutzer normalerweise kein Techniker ist, wie Geschäftsleute, Personalteams, Marketingteams, Vertriebsmitarbeiter usw. Diese Personen Analysten und Datenwissenschaftler für ihre Datenverarbeitung einsetzen und sich darauf verlassen, dass Datenanalysten diese Tools verwenden.
Das führt zu einer erheblichen Bindung. Stattdessen verschwenden die Data Scientists und Analysten keine Zeit mehr und verbringen Monate damit, eine externe Grafikverarbeitungseinheit für die Unternehmen zu entwickeln. Auf Dauer wird der Workflow ineffizient.
Der beste Weg besteht darin, die wesentlichen Daten in eine sichere Anwendung für maschinelles Lernen einzufügen, die über eine No-Code-Entwicklung erstellt wurde. Darüber hinaus wurden viele Business-Intelligence-Tools, selbst solche mit eingebettetem maschinellem Lernen, nicht mit Geschäftsanwendern entwickelt. Traditionelle Anbieter versuchen häufig, die Komplexität ihrer Lösung mit Self-Service-Funktionen und -Optionen zu überdecken. Dennoch sind Kunden der Meinung, dass sie ein hohes Maß an Informatik- oder Ingenieurwissen benötigen, um sie zu verwenden.
Obwohl Business-Intelligence-Tools zahlreiche Vorteile haben, wurden sie daher nicht für die heutigen Unternehmen entwickelt und führten zu einer starken Verschlechterung. Die Tools, die es jedem ermöglichen, die Kraft von Daten und Prognosen zu nutzen, sind das, was Unternehmen wirklich brauchen. Das würde die Effizienz und Entscheidungsfindung verbessern, Engpässe beseitigen und Bandbreite für das Data-Science-Team freigeben. Aus diesem Grund sind maschinelle Lerntools ohne Code jetzt so beliebt. Sie ermöglichen die codefreie Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen durch jedermann, auch ohne Programmierhintergrund.
Was sind No-Code-KI-Plattformen?
Die meisten No-Code-Systeme beinhalten eine Drag-and-Drop-Oberfläche , die es Kunden ermöglicht, wichtige Daten schnell hochzuladen, um hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen. Das bedeutet, dass jeder ein Modell erstellen und Vorhersagen treffen kann, unabhängig von seiner Vertrautheit mit Regressions- oder Waldmethoden.
Beispielsweise könnte ein Manager, der mit einer hohen Mitarbeiterfluktuation zu kämpfen hat, Upload-Daten verwenden, um die Gründe für die Fluktuation besser zu verstehen und Mitarbeiterbindungspläne umzusetzen. Mit wenigen Klicks wird eine vollständig trainierte No-Code-KI-Modellleistung erstellt, die die Mitarbeiterabwanderung sofort prognostizieren kann. Dieser Manager kann feststellen, welche seiner Mitarbeiter wahrscheinlich gehen werden, und erhält einen Vorschlag zu möglichen Maßnahmen zur Vermeidung von Fluktuation.
Natürlich ist die Antizipation von Personalfluktuation nur ein Anwendungsfall für No-Code; Unzählige andere demonstrieren seinen immensen Wert für Unternehmen. Laut einer Analyse des Gartner Magic Quadrant werden bis 2024 bis zu 65 % der Anwendungsentwicklung auf No-Code-/Low-Code-Plattformen durchgeführt, wodurch die Macht der KI demokratisiert wird.
Top 10 No-Code-Plattformen für maschinelles Lernen
Es ist nicht notwendig, maschinelles Lernen auf technische Programmierer zu beschränken. Infolgedessen können Analysten mit Hilfe von No-Code-ML-Plattformen schneller vorankommen, wodurch sie das proaktive und innovative Denken ihres Unternehmens unterstützen können. Plattformen für maschinelles Lernen für No-Code-Apps haben viel Potenzial und gesteigerte Produktivität gezeigt. Durch den Einsatz von Cloud-basierten mobilen Apps unterstützen diese Plattformen Unternehmen bei der Automatisierung und Digitalisierung von Abläufen. Hier ist eine Auswahl von No-Code-Plattformen, die Sie in Betracht ziehen sollten, wenn Sie schnell eine Komponente für maschinelles Lernen bereitstellen und in Ihr aktuelles Programm integrieren müssen.
CreateML
Ohne manuelle Programmierkenntnisse können Sie mit CreateML ML-Modelle für die Objektsegmentierung und -erkennung erstellen. Sie können einen umfangreichen Datensatz effizient und effektiv handhaben. Darüber hinaus können Sie Ihre benutzerdefinierten Modelle für maschinelles Lernen testen und trainieren, um eine Vorschau ihres Verhaltens zu erhalten.
Das ist eine Plattform, auf der Sie lernen können, wie man eine KI-App entwickelt und mithilfe von Computer Vision innerhalb weniger Stunden ein Geschäftsproblem löst. Apple stellt iOS-Entwicklern diese Drag-and-Drop-Plattform ohne Code zur Verfügung, um ihre Code-Machine-Learning-Modelle auf einem Mac zu erstellen und zu verfeinern. In CreateML, einem eigenständigen macOS-Programm, sind mehrere Modelltrainingsvorlagen enthalten. Dieses Framework wurde entwickelt, um neuronale Netze für die Objekterkennung und -segmentierung aufzubauen. Es gibt iOS-Entwicklern macOS-Software zum Erstellen und Verwalten von Datensätzen. Sie können dieses Tool verwenden, um Funktionen in Videos und Bildern zu skizzieren und zu ändern.
Fritz-AI
Es gehört zu den wachsenden Plattformen für maschinelles Lernen mit Code, die dazu beitragen, die Wissenslücke zwischen Datenwissenschaftlern und Smartphone-Entwicklern zu schließen. Sie können Modelle in Studio trainieren oder bereits trainierte Modelle verwenden, sodass Sie entscheiden können, wie viel Zeit und Geld Sie in die Erstellung von ML-Modellen zur Objekterkennung investieren möchten.
Google AutoML
Mit Hilfe dieser No-Code-Plattform, die auf den maschinellen Lernfähigkeiten von Google mit wenig Code aufbaut, kann die maschinelle Lernerfahrung präzise Modelle für ihre besonderen Geschäftsanforderungen trainieren. Es ermöglicht auch Programmierern mit geringen ML-Kenntnissen, Modelle speziell für bestimmte Anwendungsfälle zu trainieren. Die Plattform verarbeitet verschiedene Trainingsdatenquellen und Anwendungsfälle, darunter Computer Vision, Videointelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache und Übersetzung.
Landebahn ML
Mit Hilfe dieser Plattform erhalten Studierende und Kreative aus verschiedenen Bereichen Zugang zu ML-Ansätzen. Es bietet unterhaltsame visuelle Schnittstellen zum effizienten Trainieren von Modellen, von der Text- und Bildproduktion bis hin zur Bewegungserfassung.
KI
Holen Sie sich den Datendialog, um Ihren Datensatz automatisch ohne Verwendung von Code zu formen, und teilen Sie dann Ihre ML-Modelle mit dem Team oder der Öffentlichkeit. Jeder kann mit der Erstellung von Vorhersagen mithilfe der Algorithmen beginnen, und Sie können die Low-Code-API verwenden , um dynamische Vorhersagen für maschinelles Lernen in Ihre Anwendung zu integrieren.
KI soll jedem eine einfache Lösung bieten. Eine CSV-Datei kann integriert oder zu Ihren Datenquellen hinzugefügt werden. Erkennen Sie die Variablen, die die Vorhersagen beeinflussen, und prognostizieren Sie Ergebnisse anhand hypothetischer Situationen. Untersuchen Sie die Algorithmusspezifikationen eingehend, finden Sie konkurrierende Modelle und erfahren Sie, wie die Modelle funktionieren.
Das führt komplexe Aufgaben an benutzerdefinierten CSV-Trainingsdaten mit modernstem NLP durch. Vermarkter und Geschäftsinhaber können es verwenden, um den Einkommensfluss zu schätzen, die betriebliche Effizienz zu verbessern, eine effizientere Lieferkette zu schaffen und maßgeschneiderte automatisierte Marketingkampagnen durchzuführen.
Datenroboter
Berühmte Enterprise-KI-End-to-End-Plattform für die schnelle und unkomplizierte Implementierung zuverlässiger Vorhersagemodelle. Es ermöglicht Business-Analysten, prädiktive Analysen zu erstellen, ohne über Programmier- oder Programmiererfahrung mit maschinellem Lernen zu verfügen. Es hilft bei der Planung, Erstellung, Bereitstellung, Überwachung und Wartung von KI-Anwendungen im Unternehmensmaßstab.
Großer ML
Big ML ist eine Open-Source-Plattform, die Organisationen Dienste für die Anwendungsintegration und das maschinelle Lernen von Code bereitstellt. Business-Analysten und Anwendungsintegration werden zusammen mit maschinellem Lernen als Standardcode als Service angeboten. Mit nur wenigen Klicks kann es Deep Learning oder ein Lernmodell erstellen.
Super kommentieren
Erstellen Sie für Ihre KI Super Data mit Super Annotate. Für Ihre KI-Anwendung bietet es eine End-to-End-Plattform zum Kommentieren, Verwalten und Versionieren von Ground-Truth-Daten. Da es ein robustes Toolkit, branchenführende Datenannotationsdienste und ein leistungsstarkes Datenverwaltungssystem verwendet, können Sie Ihre KI-Pipeline 3- bis 5-mal schneller erweitern und automatisieren.
Super Annotate bietet eine sicherheitsorientierte Architektur, die Pipelines jeder Komplexität und Größe kombiniert. Da Projekte weltweit ausgeweitet werden können, können Sie sich zu größeren Anschaffungen verpflichten, um Mengenrabatte zu erhalten und die Kosten für KI-Pipelines zu senken.
Lehrbare Maschine
Eine lehrbare Maschine ermöglicht es Ihnen, eine Computervision zu programmieren, um Ihre Geräusche, Gesten und visuellen Elemente zu erkennen oder zu erkennen. Es bietet eine einfachere Lösung zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen für Ihre Anwendungen, Websites und mehr ohne Programmierkenntnisse.
Die Teachable Machine ist eine Low-Code-Machine-Learning-Plattform für das Web, mit der Sie Machine-Learning-Modelle entwickeln können, die benutzerfreundlich und offen für alle sind. Es ist einfach, Ihre Muster zusammenzustellen und sie in die verschiedenen Klassen oder Kategorien zu klassifizieren, die Ihre Maschine verstehen soll.
Das Modell kann zur Verwendung in Ihren Websites, Anwendungen und mehr exportiert werden. Trainieren Sie Ihren Computer und überprüfen Sie sofort, ob er die Informationen, die Sie ihm beigebracht haben, gespeichert hat. Das Modelltraining steht sogar zum Download oder Online-Hosting zur Verfügung.
Noch wichtiger ist, dass Sie das Modell vollständig in Ihrem Gerät verwenden können, ohne dass Daten das Modell verlassen, einschließlich Mikrofon- und Webcam-Daten. Darüber hinaus können Sie Fotos und Körperpositionen aus Dateien, Webcams und Töne aus kurzen Tonbeispielen schnell kategorisieren.
Fazit
Um schlüssig zu sein, müssen Sie verstehen, dass Datenverwaltungs-, Analyse- und Prozess-Business-Intelligence-Tools gut waren. Aufgrund der gestiegenen Nachfrage und der Nutzung technischer Schnittstellen ist die Nutzung jedoch auf Data Science und Datenanalysten beschränkt. Andererseits wären Tools für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen ohne Code fabelhaft, da sie alle Mängel abdecken. Diese No-Code-Tools für maschinelles Lernen sind einfach zu erstellen, wenn die Entwicklung über eine No-Code-Plattform erfolgt. AppMaster ist die beste No-Code-Plattform auf dem Markt zum Erstellen von Apps und diesen KI-Tools. Sehen Sie sich noch heute den Plan an, um loszulegen.
