क्या आप डेटा विश्लेषण के स्वचालन की आशा कर रहे हैं? यदि हाँ, तो आप एक मशीन लर्निंग टूल की प्रतीक्षा कर रहे हैं जो कंप्यूटर को डेटा को समझने और ज्ञान के माध्यम से सटीक प्रोग्रामिंग के बिना कार्यों को पूरा करने की अनुमति देगा। आज के इंटरनेट युग में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग स्किल्स की लोकप्रियता प्रतिदिन बढ़ती जा रही है। इसके पीछे का कारण यह है कि यह व्यवसायों और संगठनों को बिना अधिक समय खर्च किए अपने डेटा को समझने और स्मार्ट तरीके से विनियमित करने में आसानी लाता है।
बाजार में उपलब्ध विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग टूल प्रभावी ढंग से अपना काम कर रहे हैं और डेटा को तेजी से प्रोसेस कर रहे हैं। क्या आप जानते हैं कि आपका मशीन लर्निंग टूल बनाना संभव है? यदि नहीं, तो आप इस लेख को अंत तक अवश्य पढ़ें।
लो-कोड और नो-कोड प्लेटफॉर्म क्या हैं?
इससे पहले, आपको अपने ऐप्स और मशीन लर्निंग टूल बनाने या पहले से बाहर से की गई खरीदारी करने के लिए डेवलपर्स की एक टीम को नियुक्त करना होगा। संक्षेप में, वे मुख्य रूप से खरोंच से प्रोग्रामिंग भाषाओं के माध्यम से बनाए जाते हैं। एक कोड के माध्यम से विकास की लागत अधिक है। हालांकि, आजकल, रेडी-मेड प्लेटफॉर्म के साथ लो-कोड और नो-कोड प्लेटफॉर्म का एक विकल्प है जहां उपयोगकर्ता जा सकते हैं और एक आसान ड्रैग एंड ड्रॉप विधि के साथ, गैर-तकनीकी लोगों द्वारा अपने ऐप्स को कुशलतापूर्वक और लागत प्रभावी ढंग से विकसित कर सकते हैं। .
ऐपमास्टर जैसा नो-कोड डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ताओं को बिना किसी कोडिंग कौशल के अपने और क्लाइंट के उपयोग के लिए सभी प्रकार के ऐप और वेबसाइट एप्लिकेशन विकसित करने की अनुमति देता है। चुनने के लिए अनुकूलन की एक विस्तृत श्रृंखला भी उपलब्ध है। कम-कोड और नो-कोड कमोबेश समान दृष्टिकोण साझा करते हैं, लेकिन कुछ अंतर नीचे वर्णित हैं।
लो-कोड क्या है?
लो-कोड ऐप डेवलपमेंट की एक रणनीति है जो विज़ुअल इलस्ट्रेशन और कुछ कोडिंग ज्ञान का उपयोग करती है। इसका मतलब है कि कम-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करने के लिए आपको अभी भी कुछ पृष्ठभूमि प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता है। यह प्रक्रिया को सरल बनाकर समय, बोझ और लागत को कम करता है लेकिन फिर भी एक पारंपरिक विकास समर्थन पद्धति की आवश्यकता होती है। तो, आसान शब्दों में, यह पारंपरिक कोडिंग विधियों और नो-कोड विधियों का मिश्रण है।
नो-कोड क्या है?
दूसरी ओर, नो-कोड ऐप डेवलपमेंट, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक स्वचालित और कोडिंग-मुक्त तरीका है। यह प्रोग्रामिंग और कोडिंग भाषा से पूरी तरह मुक्त है। आपको एक विज़ुअल विधि का उपयोग करने और अपनी पसंद का ऐप बनाने की आवश्यकता है। यह एक उभरती हुई तकनीक है जिसमें ऐप डेवलपमेंट की कम-कोड और पारंपरिक कोडिंग पद्धति पर कई फायदे हैं।
नो-कोडिंग तकनीक के लिए कोडिंग की एक पंक्ति की आवश्यकता नहीं होती है और यह वह तरीका है जिसके द्वारा आप केवल अपने द्वारा उपयोग किए जा रहे नो-कोड प्लेटफॉर्म के बारे में कुछ जानकारी प्राप्त करके किसी भी उद्देश्य के लिए ऐप और वेबसाइट एप्लिकेशन बना सकते हैं। ऐपमास्टर बाजार में सबसे अच्छा नो-कोड प्लेटफॉर्म है जिसमें प्रतिस्पर्धी बाजार कीमतों के साथ उपयोगकर्ता के अनुकूल और सुपर आसान उपयोग इंटरफ़ेस है, और आप स्क्रैच से ऐप बना सकते हैं। आपको अपने ऐप के विकास के लिए डेवलपर्स को उन अतिरिक्त डॉलर का भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है।
आपको लो-कोड या नो-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग क्यों करना चाहिए?
कई व्यवसाय और उद्यम अपने ऐप के विकास के लिए नो-कोड / लो-कोड प्लेटफॉर्म की ओर बढ़ रहे हैं। यहां तक कि डेवलपर्स और फ्रीलांसर भी इसका उपयोग अपनी बिक्री और काम के उत्पादन को बढ़ाने के लिए कर रहे हैं क्योंकि इन कम कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म के माध्यम से ऐप विकसित करने में उन्हें कम समय और ऊर्जा लगती है, और लोकप्रियता अभी भी बढ़ रही है।
व्यवसायों के उत्पादकता लाभ को बढ़ाने के लिए कम कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म त्वरित हैं। वे आकर्षक और प्रभावशाली दृश्य विश्लेषिकी विकसित करते हैं जिन्होंने व्याख्यात्मक विश्लेषण के लिए बाजार पर विजय प्राप्त की है। कम कोड / नो-कोड का उपयोग प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग टूल्स के लिए भी किया जाता है जो एक डेटासेट फिट करने वाले मॉडल को बनाने के लिए उपायों के एक स्वचालित उत्तराधिकार द्वारा विश्लेषक का मार्गदर्शन करते हैं।
इसके अलावा, एक वेबसाइट और एक मोबाइल एप्लिकेशन कम कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म के साथ आसानी से बनाए जाते हैं। ये तकनीकें अधिक परिष्कृत व्याख्याएं हैं जो ग्राहक व्यवहार को भी नियंत्रित कर सकती हैं। इसके साथ, नो-कोड और लो-कोड प्लेटफॉर्म में कुछ मूल्य वर्धित सेवाएं हैं, जिनमें शामिल हैं:
- डिजिटल एनालिटिक्स को बढ़ावा दें
- डिजिटल एनालिटिक्स बनाए रखें
- SEO में मदद करता है (सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन)
- SMM (सोशल मीडिया मार्केटिंग) में मदद करता है
- व्यापार स्वचालन के लिए बढ़िया
- डिजिटल विज्ञापन तस्करी को बढ़ावा देता है
- प्रौद्योगिकी उत्पाद डिजाइनिंग के लिए उपयुक्त
- ऐप निर्माण और अनुकूलन
क्या मैं बिना कोडिंग के मशीन लर्निंग कर सकता हूँ?
प्रश्न का सीधा और संक्षिप्त उत्तर हां है। एक पारंपरिक मशीन लर्निंग डेवलपमेंट के लिए आपको नो-कोड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित करने की आवश्यकता होती है जो एक समय लेने वाली प्रक्रिया है और इसे पूरा करने के लिए पूर्व प्रोग्रामिंग ज्ञान, संसाधनों और एक विकास टीम या डेटा वैज्ञानिक की आवश्यकता होती है। लेकिन नो-कोड / लो कोड प्लेटफॉर्म के साथ, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और नो-कोड मशीन लर्निंग टूल्स की विभिन्न उपयोगिता है।
कम कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म की बढ़ती लोकप्रियता के साथ, यह आवश्यक है कि व्यवसायों को आगे बढ़ना चाहिए और इस तकनीक का लाभ उठाना चाहिए क्योंकि मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए जटिल हैं और इसके लिए स्टाफिंग, समय और धन की आवश्यकता होती है। यदि आप नो-कोड प्लेटफॉर्म का विकल्प नहीं चुनते हैं तो यह एक असंभव कार्य होगा; आप मशीन लर्निंग करने के लिए डेटा साइंटिस्ट या डेवलपर नहीं हैं।
मशीन लर्निंग मॉडल की मांग
मशीन लर्निंग मॉडल को सफलतापूर्वक विकसित करने के लिए कई चरणों की आवश्यकता होती है। कई लोगों के लिए अपनी दक्षता में सुधार करने के लिए मशीन सीखने की क्षमताओं को अपनाना मुश्किल साबित हुआ है। पर्याप्त बजट वाले व्यापक संगठनों ने इसे अपनाया है क्योंकि मशीन लर्निंग एक समय लेने वाली, महंगी विधि है जो सीमित मशीन लर्निंग विशेषज्ञता की मांग करती है।
मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का निर्माण एक चुनौतीपूर्ण तरीका है। जैसा कि ऊपर चर्चा की गई है, कार्य को प्राप्त करने और पूरा करने के लिए एक टीम के रूप में डेवलपर्स, डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग क्रिएटर्स की आवश्यकता होती है। एक और कठिनाई क्षेत्र में एक विशेषज्ञ को ढूंढना भी काफी मुश्किल है। यह उम्मीद की जाती है कि प्रौद्योगिकी के अधिशेष के कारण समग्र डेटा कैसे अवधि के साथ उन्नत हुआ है। मांग इतनी उल्लेखनीय है कि जो आईटी पेशेवर हैं और कंप्यूटर की तकनीकी जानते हैं, उन्हें भी चुनौतीपूर्ण डेटा-विश्लेषणात्मक करियर में धकेला जा रहा है।
नो-कोड मशीन लर्निंग क्या है?
ऊपर चर्चा की गई कठिनाइयों और मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मांग ने निष्कर्ष निकाला कि मशीन डीप लर्निंग मॉडल विकास के लिए एक नो-कोड प्लेटफॉर्म एक शानदार फिट होगा। विशेष रूप से यदि आपके पास एक छोटा बजट है और डेटा विज्ञान टीमों के लिए भुगतान नहीं कर सकता है, तो आप विकास के लिए नो-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग कर सकते हैं, जिनमें से अधिकांश का उचित मूल्य है। उनमें से सबसे अच्छा ऐपमास्टर है जो प्रक्रिया के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करने के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल दृश्य प्रोग्रामिंग टूल और एक चौबीसों घंटे टीम प्रदान करता है।
विश्लेषक और डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर आपके डेटा का ध्यान रखते हैं। डेटा विकास और प्रबंधन के लिए पारंपरिक विधि या उपकरण उनके द्वारा पूरा किए जाने वाले समय और प्रयास के लायक नहीं हैं क्योंकि अंतिम उपयोगकर्ता आमतौर पर गैर-तकनीकी होता है, जैसे व्यवसायी, मानव संसाधन टीम, मार्केटिंग टीम, बिक्री व्यक्ति, आदि। ये व्यक्ति अपने डेटा प्रोसेसिंग के लिए विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों का उपयोग करें और उन उपकरणों का उपयोग करने के लिए डेटा विश्लेषकों पर भरोसा करें।
यह एक पर्याप्त टाई-अप की ओर निर्देशित करता है। इसके बजाय, डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक समय बर्बाद करना बंद कर देते हैं और व्यवसायों के लिए एक बाहरी ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट विकसित करने में महीनों लगाते हैं। लंबे समय में, वर्कफ़्लो अक्षम होगा।
सबसे अच्छा तरीका यह है कि आवश्यक डेटा को बिना कोड के विकास के माध्यम से बनाए गए सुरक्षित मशीन लर्निंग एप्लिकेशन में डाला जाए। इसके अलावा, कई व्यावसायिक खुफिया उपकरण, यहां तक कि एम्बेडेड मशीन लर्निंग वाले भी, व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के साथ नहीं बनाए गए थे। पारंपरिक आपूर्तिकर्ता अक्सर स्वयं-सेवा सुविधाओं और विकल्पों के साथ अपने समाधान की जटिलता को छिपाने का प्रयास करते हैं। फिर भी, ग्राहकों को लगता है कि उनका उपयोग करने के लिए उन्हें उच्च स्तर के कंप्यूटर विज्ञान या इंजीनियरिंग ज्ञान की आवश्यकता है।
इसलिए, हालांकि व्यापार खुफिया उपकरणों के कई फायदे हैं, वे आज के व्यवसायों के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे और इससे बहुत गिरावट आई थी। वे उपकरण जो सभी को डेटा और पूर्वानुमानों की शक्ति का उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं, वे वही हैं जिनकी संगठनों को वास्तव में आवश्यकता होती है। यह दक्षता और निर्णय लेने में सुधार करेगा, बाधाओं को दूर करेगा और डेटा विज्ञान टीम के लिए बैंडविड्थ को मुक्त करेगा। यही कारण है कि नो-कोड मशीन लर्निंग टूल्स अब इतने लोकप्रिय हैं। वे प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि के बिना भी, किसी के द्वारा भी मशीन लर्निंग मॉडल के कोड-मुक्त निर्माण को सक्षम करते हैं।
नो-कोड एआई प्लेटफॉर्म क्या हैं?
अधिकांश नो-कोड सिस्टम में एक ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस शामिल होता है जो ग्राहकों को अत्यधिक सटीक मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए आवश्यक डेटा को जल्दी से अपलोड करने की अनुमति देता है। इसका तात्पर्य यह है कि प्रतिगमन या वन विधियों से उनकी परिचितता की परवाह किए बिना, कोई भी एक मॉडल बना सकता है और भविष्यवाणियां कर सकता है।
उदाहरण के लिए, उच्च कर्मचारी टर्नओवर से निपटने वाला एक प्रबंधक, अपलोड डेटा का उपयोग एट्रिशन के कारणों को बेहतर ढंग से समझने और प्रतिधारण योजनाओं को लागू करने के लिए कर सकता है। एक पूरी तरह से प्रशिक्षित नो-कोड एआई मॉडल का प्रदर्शन क्लिकों में बनाया जाता है और तुरंत कर्मचारियों के पलायन का पूर्वानुमान लगा सकता है। वह प्रबंधक यह पहचानने में सक्षम होगा कि उनके कर्मचारियों में से कौन छोड़ने की संभावना है और संभावित हस्तक्षेपों के बारे में सुझाव प्राप्त करने से रोकने के लिए सुझाव प्राप्त होगा।
बेशक, स्टाफ टर्नओवर का अनुमान लगाना नो-कोड के लिए केवल एक उपयोग का मामला है; अनगिनत अन्य व्यवसायों के लिए इसके अत्यधिक मूल्य को प्रदर्शित करते हैं। गार्टनर मैजिक क्वाड्रंट विश्लेषण के अनुसार, एआई की शक्ति का लोकतंत्रीकरण करते हुए, 2024 तक 65% तक एप्लिकेशन विकास नो-कोड / लो-कोड प्लेटफॉर्म पर किया जाएगा।
टॉप 10 नो-कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म
मशीन लर्निंग को तकनीकी प्रोग्रामर तक सीमित करना आवश्यक नहीं है। नतीजतन, विश्लेषक नो-कोड एमएल प्लेटफॉर्म की सहायता से अधिक तेजी से आगे बढ़ सकते हैं, जो उन्हें अपनी कंपनी की सक्रिय और नवीन सोच का समर्थन करने में सक्षम बनाता है। नो-कोड ऐप्स के लिए मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म ने बहुत अधिक क्षमता और बढ़ी हुई उत्पादकता का प्रदर्शन किया है। क्लाउड-आधारित मोबाइल ऐप्स के उपयोग के साथ, ये प्लेटफ़ॉर्म उद्यमों को प्रक्रियाओं को स्वचालित और डिजिटाइज़ करने में सहायता करते हैं। यह विचार करने के लिए कि क्या आपको मशीन लर्निंग घटक को जल्दी से तैनात करने और इसे अपने वर्तमान कार्यक्रम के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता है, यह विचार करने के लिए नो-कोड प्लेटफॉर्म का चयन है।
क्रिएटएमएल
मैन्युअल कोडिंग ज्ञान के बिना, आप ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन और डिटेक्शन के लिए एमएल मॉडल बनाने के लिए CreateML का उपयोग कर सकते हैं। आप एक समृद्ध डेटासेट को कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आप अपने कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण और प्रशिक्षण उनके व्यवहार का पूर्वावलोकन प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।
यह एक ऐसा मंच है जहां आप सीख सकते हैं कि एआई ऐप कैसे विकसित किया जाए और कुछ ही घंटों में व्यावसायिक समस्या को हल करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग किया जाए। ऐप्पल आईओएस डेवलपर्स को मैक पर अपने कोड मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और बेहतर बनाने के लिए इस नो-कोड ड्रैग-एंड-ड्रॉप प्लेटफॉर्म के साथ प्रदान करता है। CreateML के साथ कई मॉडल प्रशिक्षण टेम्पलेट शामिल हैं, जो एक स्टैंडअलोन macOS प्रोग्राम है। यह ढांचा वस्तु का पता लगाने और विभाजन के लिए तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह आईओएस डेवलपर्स को डेटासेट बनाने और प्रबंधित करने के लिए मैकओएस सॉफ्टवेयर देता है। आप इस टूल का उपयोग वीडियो और छवियों दोनों में सुविधाओं को रेखांकित और संशोधित करने के लिए कर सकते हैं।
फ़्रिट्ज़ एआई
यह बढ़ते कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म में से एक है जो डेटा वैज्ञानिकों और स्मार्टफोन डेवलपर्स के बीच ज्ञान की खाई को पाटने में सहायता करता है। आप स्टूडियो में मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं या पहले से प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, जिससे आपको यह विकल्प मिलता है कि आप ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एमएल मॉडल बनाने में कितना समय और पैसा लगाना चाहते हैं।
गूगल ऑटोएमएल
इस नो-कोड प्लेटफॉर्म की मदद से, Google की मशीन लर्निंग क्षमताओं पर कम कोड के साथ बनाया गया है, मशीन सीखने का अनुभव उनकी विशेष व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए सटीक मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है। यह विशेष रूप से विशेष उपयोग के मामलों के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एमएल के कम ज्ञान वाले प्रोग्रामर को भी सक्षम बनाता है। प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न प्रशिक्षण डेटा स्रोतों को संभालता है और कंप्यूटर विज़न, वीडियो इंटेलिजेंस, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अनुवाद सहित मामलों का उपयोग करता है।
रनवे एमएल
इस मंच की मदद से, विभिन्न क्षेत्रों के छात्रों और रचनात्मक पेशेवरों की एमएल दृष्टिकोण तक पहुंच होगी। यह टेक्स्ट और इमेज प्रोडक्शन से लेकर मोशन कैप्चर तक मॉडल को कुशलता से प्रशिक्षित करने के लिए मजेदार विजुअल इंटरफेस प्रदान करता है।
ऐ
बिना किसी कोड का उपयोग किए अपने डेटासेट को स्वचालित रूप से आकार देने के लिए डेटा संवाद प्राप्त करें, फिर अपने एमएल मॉडल को टीम या आम जनता के साथ साझा करें। हर कोई एल्गोरिदम का उपयोग करके भविष्यवाणियां करना शुरू कर सकता है, और आप अपने एप्लिकेशन में गतिशील मशीन लर्निंग भविष्यवाणियों को शामिल करने के लिए निम्न-कोड एपीआई का उपयोग कर सकते हैं।
एआई का उद्देश्य सभी को एक सरल समाधान प्रदान करना है। एक CSV फ़ाइल को आपके डेटा स्रोतों में एकीकृत या जोड़ा जा सकता है। उन चरों को पहचानें जो काल्पनिक स्थितियों का उपयोग करके भविष्यवाणियों और पूर्वानुमान परिणामों को प्रभावित करते हैं। एल्गोरिथम विनिर्देशों की गहराई से जांच करें, प्रतिद्वंद्वी मॉडल खोजें, और जानें कि मॉडल कैसे कार्य करते हैं।
यह अत्याधुनिक एनएलपी का उपयोग करके उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित सीएसवी प्रशिक्षण डेटा पर जटिल कार्य करता है। विपणक और व्यवसाय के मालिक इसका उपयोग आय प्रवाह का अनुमान लगाने, परिचालन दक्षता में सुधार करने, अधिक कुशल आपूर्ति श्रृंखला बनाने और अनुकूलित स्वचालित विपणन अभियान चलाने के लिए कर सकते हैं।
डेटा रोबोट
विश्वसनीय भविष्यवाणी मॉडल के त्वरित और सीधे कार्यान्वयन के लिए प्रसिद्ध उद्यम एआई एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म। यह व्यापार विश्लेषकों को किसी प्रोग्रामिंग या कोड मशीन सीखने के अनुभव के बिना भविष्य कहनेवाला विश्लेषण बनाने में सक्षम बनाता है। यह उद्यम-स्तर के AI अनुप्रयोगों की योजना, निर्माण, परिनियोजन, पर्यवेक्षण और रखरखाव में मदद करता है।
बिग एमएल
बिग एमएल एक ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्म है जो संगठनों को एप्लिकेशन इंटीग्रेशन और कोड मशीन लर्निंग के लिए सेवाएं प्रदान करता है। व्यापार विश्लेषकों और अनुप्रयोग एकीकरण को एक सेवा के रूप में कमोडिटी कोड मशीन लर्निंग के साथ पेश किया जाता है। कुछ ही क्लिक के साथ, यह डीप लर्निंग या लर्निंग मॉडल बना सकता है।
सुपर एनोटेट
अपने एआई के लिए, सुपर एनोटेट के साथ सुपर डेटा बनाएं। आपके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लिकेशन के लिए, यह ग्राउंड ट्रुथ डेटा को एनोटेट, मैनेज और वर्जन करने के लिए एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म प्रदान करता है। चूंकि यह एक मजबूत टूलकिट, उद्योग-अग्रणी डेटा एनोटेशन सेवाओं और एक शक्तिशाली डेटा प्रबंधन प्रणाली का उपयोग करता है, इसलिए आप अपनी एआई पाइपलाइन को 3-5 गुना अधिक तेज़ी से विकसित और स्वचालित कर सकते हैं।
सुपर एनोटेट एक सुरक्षा-प्रथम वास्तुकला प्रदान करता है जो किसी भी जटिलता और आकार की पाइपलाइनों को जोड़ती है। क्योंकि यह दुनिया भर में परियोजनाओं का विस्तार कर सकता है, आप थोक छूट प्राप्त करने और एआई पाइपलाइनों की लागत कम करने के लिए अधिक महत्वपूर्ण खरीदारी करने के लिए प्रतिबद्ध हो सकते हैं।
पढ़ाने योग्य मशीन
एक सिखाने योग्य मशीन आपको अपनी ध्वनियों, हावभावों और दृश्यों का पता लगाने या पहचानने के लिए एक कंप्यूटर विज़न प्रोग्राम करने की अनुमति देती है। यह बिना किसी कोडिंग अनुभव के आपके एप्लिकेशन, वेबसाइट आदि के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए एक अधिक सरल समाधान प्रदान करता है।
सिखाने योग्य मशीन वेब के लिए एक लो-कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म है जो आपको मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने में सक्षम बनाता है जो उपयोगकर्ता के अनुकूल और सभी के लिए खुला है। अपने नमूनों को इकट्ठा करना और उन्हें उन विभिन्न वर्गों या श्रेणियों में वर्गीकृत करना आसान है जिन्हें आप अपनी मशीन को समझना चाहते हैं।
मॉडल को आपकी वेबसाइटों, एप्लिकेशन आदि में उपयोग के लिए निर्यात किया जा सकता है। अपने कंप्यूटर को प्रशिक्षित करें और यह देखने के लिए तुरंत जांचें कि क्या आपने उसे सिखाई गई जानकारी को बरकरार रखा है। मॉडल प्रशिक्षण ऑनलाइन डाउनलोड या होस्टिंग के लिए भी उपलब्ध है।
अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि आप माइक्रोफ़ोन और वेब कैमरा डेटा सहित, मॉडल को छोड़कर किसी भी डेटा के बिना पूरी तरह से अपने डिवाइस के भीतर मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आप संक्षिप्त ध्वनि नमूनों से फ़ाइलों, वेबकैम और ध्वनियों से तस्वीरों और शरीर की स्थिति को त्वरित रूप से वर्गीकृत कर सकते हैं।
निष्कर्ष
निर्णायक होने के लिए, आपको यह समझना होगा कि डेटा प्रबंधन, विश्लेषण और प्रक्रिया व्यवसाय खुफिया उपकरण अच्छे थे। लेकिन बढ़ती मांग और तकनीकी इंटरफ़ेस के कारण डेटा विज्ञान और डेटा विश्लेषकों तक सीमित है। दूसरी ओर, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और नो-कोड मशीन लर्निंग टूल्स शानदार होंगे क्योंकि वे सभी खामियों को कवर करते हैं। यदि नो-कोड प्लेटफॉर्म के माध्यम से विकास किया जाता है तो ये नो-कोड मशीन लर्निंग टूल्स बनाना आसान है। ऐप और इन एआई टूल्स को बनाने के लिए ऐपमास्टर बाजार में सबसे अच्छा नो-कोड प्लेटफॉर्म है। आरंभ करने के लिए आज ही योजना देखें।
