Siete in attesa dell'automazione dell'analisi dei dati? In caso affermativo, potreste essere in attesa di uno strumento di apprendimento automatico che consenta a un computer di comprendere i dati e di imparare attraverso la conoscenza per svolgere compiti senza una programmazione precisa. Nell'odierna era di Internet, l'intelligenza artificiale e le capacità di apprendimento automatico stanno aumentando di popolarità ogni giorno. Il motivo è la facilità con cui consente alle aziende e alle organizzazioni di percepire e regolare in modo intelligente i propri dati, senza richiedere molto tempo.
I vari tipi di strumenti di apprendimento automatico disponibili sul mercato svolgono il loro lavoro in modo efficace ed elaborano i dati più velocemente. Sapete che è possibile creare il vostro strumento di apprendimento automatico? Se no, allora dovete leggere questo articolo fino alla fine.
Cosa sono le piattaforme low-code e no-code?
Prima dovevate assumere un team di sviluppatori per creare le vostre app e i vostri strumenti di machine learning o fare acquisti già fatti dall'esterno. In breve, sono principalmente realizzati attraverso linguaggi di programmazione da zero. Il costo dello sviluppo tramite codice è elevato. Tuttavia, al giorno d'oggi, esiste l'opzione delle piattaforme low-code e no-code con una piattaforma già pronta dove gli utenti possono andare e, con un facile metodo drag and drop, sviluppare le loro app in modo efficiente ed economico da parte di persone non tecniche.
Una piattaformadi sviluppo no-code come AppMaster consente agli utenti di sviluppare tutti i tipi di applicazioni e siti web per l'uso proprio e dei clienti, senza alcuna competenza di codifica. È inoltre possibile scegliere tra un'ampia gamma di personalizzazioni. Il low-code e il no-code condividono più o meno lo stesso approccio, ma alcune differenze sono descritte di seguito.
Che cos'è il low-code?
Il low-code è una strategia di sviluppo delle app che utilizza un'illustrazione visiva e alcune conoscenze di codifica. Ciò significa che per utilizzare una piattaforma low-code è necessario possedere alcune conoscenze di programmazione di base. Riduce i tempi, gli oneri e i costi semplificando il processo, ma necessita comunque di un metodo di supporto allo sviluppo tradizionale. In parole povere, si tratta di un mix di metodi di codifica tradizionali e metodi no-code.
Che cos'è il no-code?
Il no-code è invece un metodo automatico e privo di codifica per lo sviluppo di app, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI). È completamente privo di linguaggio di programmazione e codifica. È necessario utilizzare un metodo visivo e costruire un'app di propria scelta. Si tratta di una tecnica emergente che presenta diversi vantaggi rispetto al metodo di sviluppo di app low-code e di codifica tradizionale.
La tecnologia no-code non richiede una sola riga di codifica ed è il metodo con cui è possibile creare applicazioni e siti web per qualsiasi scopo da soli, semplicemente acquisendo una certa conoscenza della piattaforma no-code che si sta utilizzando. AppMaster è la migliore piattaforma no-code sul mercato, dotata di un'interfaccia semplice e super facile da usare, con prezzi di mercato competitivi, e consente di creare applicazioni da zero. Non è necessario pagare gli sviluppatori per lo sviluppo di un'applicazione.
Perché dovreste usare una piattaforma low-code o no-code?
Molte aziende e imprese si stanno orientando verso le piattaforme no-code / low-code per lo sviluppo delle loro app. Anche gli sviluppatori e i freelance le utilizzano per incrementare le vendite e la produzione di lavoro, perché lo sviluppo di un'app attraverso queste piattaforme low-code/no-code richiede meno tempo ed energia, e la popolarità è in continua crescita.
Le piattaforme a basso codice/no-code sono in grado di aumentare rapidamente la produttività delle aziende. Sviluppano analisi visive attraenti e influenti che hanno conquistato il mercato delle analisi esplicative. Il low code/no-code viene utilizzato anche per l'analisi predittiva e per gli strumenti di apprendimento automatico che guidano l'analista attraverso una successione automatica di misure per creare un modello che si adatti a un set di dati.
Inoltre, un sito web e un'applicazione mobile sono facilmente realizzabili con piattaforme low code / no-code. Queste tecniche consentono interpretazioni più raffinate che possono persino controllare i rapporti con i clienti. Inoltre, le piattaforme no-code e low-code offrono alcuni servizi a valore aggiunto, tra cui:
- Promuovere l'analisi digitale
- Mantenere l'analisi digitale
- Contribuire alla SEO (ottimizzazione dei motori di ricerca)
- Aiuta nel SMM (Social media marketing)
- Ottimo per l'automazione aziendale
- Promuove il traffico di annunci digitali
- Adatto alla progettazione di prodotti tecnologici
- Creazione e personalizzazione di app
Posso fare machine learning senza codificare?
La risposta diretta e concisa a questa domanda è sì. Lo sviluppo tradizionale dell'apprendimento automatico richiede lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico senza codice, che richiedono tempo e conoscenze di programmazione preliminari, risorse e un team di sviluppo o un data scientist. Ma con le piattaforme no-code / low code, l'intelligenza artificiale e gli strumenti di apprendimento automatico no-code hanno diverse utilità.
Con la crescente popolarità delle piattaforme low code / no code, è necessario che le aziende si muovano e sfruttino questa tecnologia, poiché i modelli di apprendimento automatico sono complessi da costruire e richiedono personale, tempo e denaro. Sarebbe un compito impossibile se non si optasse per una piattaforma no-code; non si è un data scientist o uno sviluppatore per fare machine learning.
La domanda di modelli di apprendimento automatico
I modelli di apprendimento automatico richiedono diverse fasi per essere sviluppati con successo. L'adozione delle capacità di apprendimento automatico si è rivelata difficile per molti per migliorare le proprie competenze. Le grandi organizzazioni che dispongono di un budget sufficiente lo hanno abbracciato perché l'apprendimento automatico è un metodo costoso e che richiede un'elevata competenza in materia di apprendimento automatico.
Costruire le prestazioni di un modello di apprendimento automatico è un metodo impegnativo. Come discusso in precedenza, sviluppatori, data scientist e creatori di machine learning sono necessari come team per raggiungere e portare a termine il compito. Un'altra difficoltà è quella di trovare un esperto del settore. Questo è previsto dal modo in cui i dati complessivi sono progrediti nel tempo a causa dell'eccesso di tecnologia. La richiesta è così notevole che anche coloro che sono professionisti dell'IT e conoscono i tecnicismi del computer sono spinti a intraprendere carriere di analisi dei dati impegnative.
Che cos'è il no-code machine learning?
Le difficoltà sopra descritte e la domanda di machine learning e intelligenza artificiale hanno portato alla conclusione che una piattaforma no-code sarebbe una soluzione fantastica per lo sviluppo di modelli di machine deep learning. Soprattutto se si dispone di un budget ridotto e non si possono pagare i team di data science, è possibile utilizzare piattaforme no-code per lo sviluppo, la maggior parte delle quali ha un prezzo ragionevole. La migliore è AppMaster, che offre uno strumento di programmazione visuale facile da usare e un team attivo 24 ore su 24 per guidarvi nel processo.
Gli analisti e i data scientist si occupano comunemente dei vostri dati. Il metodo o gli strumenti tradizionali per lo sviluppo e la gestione dei dati non valgono il tempo e l'impegno necessari per completarli, perché l'utente finale di solito non è un tecnico, come gli uomini d'affari, i team delle risorse umane, i team di marketing, i venditori, ecc. Queste persone utilizzano analisti e data scientist per l'elaborazione dei dati e si affidano agli analisti di dati per utilizzare questi strumenti.
Questo porta a un legame sostanziale. Invece, i data scientist e gli analisti smettono di perdere tempo e di passare mesi a sviluppare un'unità di elaborazione grafica esterna per le aziende. A lungo andare, il flusso di lavoro risulterà inefficiente.
Il modo migliore è inserire i dati essenziali in un'applicazione di machine learning sicura, realizzata tramite sviluppo no-code. Inoltre, molti strumenti di business intelligence, anche quelli con machine learning incorporato, non sono stati creati per gli utenti aziendali. I fornitori tradizionali spesso cercano di mascherare la complessità della loro soluzione con funzioni e opzioni self-service. Tuttavia, i clienti ritengono che per utilizzarli sia necessario un elevato livello di conoscenze informatiche o ingegneristiche.
Pertanto, sebbene gli strumenti di business intelligence presentino numerosi vantaggi, non sono stati progettati per le aziende di oggi e hanno portato a un notevole deterioramento. Gli strumenti che consentono a tutti di utilizzare la potenza dei dati e delle previsioni sono ciò di cui le organizzazioni hanno veramente bisogno. Ciò migliorerebbe l'efficienza e il processo decisionale, eliminando i colli di bottiglia e liberando banda per il team di data science. Ecco perché gli strumenti di apprendimento automatico no-code sono così popolari. Consentono la creazione di modelli di apprendimento automatico senza codice da parte di chiunque, anche senza un background di programmazione.
Cosa sono le piattaforme AI no-code?
La maggior parte dei sistemi no-code include un'interfaccia drag-and-drop che consente ai clienti di caricare rapidamente i dati essenziali per creare modelli di apprendimento automatico altamente accurati. Ciò implica che chiunque può creare un modello e fare previsioni, indipendentemente dalla sua familiarità con i metodi di regressione o forestali.
Ad esempio, un manager alle prese con un elevato turnover dei dipendenti potrebbe utilizzare i dati caricati per comprendere meglio le ragioni alla base dell'abbandono e implementare piani di retention. Un modello di intelligenza artificiale completamente addestrato viene creato in pochi clic e può prevedere istantaneamente l'abbandono del personale. Il manager sarà in grado di identificare quali dipendenti rischiano di andarsene e di ricevere un suggerimento sui potenziali interventi per prevenire l'abbandono.
Naturalmente, la previsione del turnover del personale è solo uno dei casi d'uso del no-code; innumerevoli altri dimostrano il suo immenso valore per le aziende. Secondo un'analisi del Magic Quadrant di Gartner, entro il 2024 il 65% dello sviluppo di applicazioni sarà effettuato su piattaforme no-code/low-code, democratizzando la potenza dell'IA.
Le 10 principali piattaforme di apprendimento automatico no-code
Non è necessario limitare l'apprendimento automatico ai programmatori tecnici. Di conseguenza, gli analisti possono muoversi più rapidamente con l'aiuto di piattaforme di ML no-code, il che consente loro di sostenere il pensiero proattivo e innovativo della loro azienda. Le piattaforme di apprendimento automatico per le app no-code hanno dimostrato un grande potenziale e un aumento della produttività. Con l'uso di app mobili basate su cloud, queste piattaforme aiutano le imprese ad automatizzare e digitalizzare le procedure. Ecco una selezione di piattaforme no-code da prendere in considerazione se avete bisogno di implementare rapidamente un componente di apprendimento automatico e di integrarlo con il vostro programma attuale.
CreateML
Senza conoscenze di codifica manuale, è possibile utilizzare CreateML per creare modelli di ML per la segmentazione e il rilevamento di oggetti. È possibile gestire in modo efficiente ed efficace un ricco set di dati. Inoltre, è possibile testare e addestrare i modelli di apprendimento automatico personalizzati per avere un'anteprima del loro comportamento.
Si tratta di una piattaforma in cui è possibile imparare a sviluppare un'applicazione di intelligenza artificiale e a utilizzare la computer vision per risolvere un problema aziendale in poche ore. Apple offre agli sviluppatori iOS questa piattaforma drag-and-drop senza codice per costruire e perfezionare i propri modelli di apprendimento automatico su Mac. Diversi modelli di addestramento dei modelli sono inclusi in CreateML, un programma autonomo per macOS. Questo framework è progettato per costruire reti neurali per il rilevamento e la segmentazione degli oggetti. Offre agli sviluppatori iOS un software macOS per costruire e gestire insiemi di dati. È possibile utilizzare questo strumento per delineare e modificare le caratteristiche di video e immagini.
Fritz AI
È una delle piattaforme di apprendimento automatico in crescita che aiutano a colmare il divario di conoscenze tra gli scienziati dei dati e gli sviluppatori di smartphone. È possibile addestrare i modelli nello Studio o utilizzare modelli già addestrati, potendo così scegliere quanto tempo e denaro dedicare alla creazione di modelli di ML per il rilevamento degli oggetti.
Google AutoML
Con l'aiuto di questa piattaforma no-code, costruita sulle capacità di apprendimento automatico di Google con poco codice, gli esperti di apprendimento automatico possono addestrare modelli precisi per le loro particolari esigenze aziendali. Inoltre, consente ai programmatori con scarse conoscenze di ML di addestrare modelli specifici per casi d'uso particolari. La piattaforma gestisce diverse fonti di dati di addestramento e casi d'uso, tra cui computer vision, video intelligence, elaborazione del linguaggio naturale e traduzione.
Runway ML
Con l'aiuto di questa piattaforma, studenti e professionisti creativi di vari settori avranno accesso agli approcci di ML. Offre interfacce visive divertenti per addestrare in modo efficiente i modelli, dalla produzione di testi e immagini alla cattura del movimento.
L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Il dialogo sui dati consente di modellare automaticamente il set di dati senza utilizzare alcun codice, quindi di condividere i modelli di ML con il team o con il pubblico in generale. Tutti possono iniziare a produrre previsioni utilizzando gli algoritmi e si può utilizzare l'API low-code per incorporare previsioni dinamiche di Machine Learning nella propria applicazione.
L'AI intende offrire a tutti una soluzione semplice. Un file CSV può essere integrato o aggiunto alle vostre fonti di dati. Riconoscere le variabili che influenzano le previsioni e prevedere i risultati utilizzando situazioni ipotetiche. Esaminare in modo approfondito le specifiche degli algoritmi, trovare modelli concorrenti e imparare come funzionano i modelli.
Questo modello esegue operazioni complesse su dati di formazione CSV definiti dall'utente, utilizzando l'NLP all'avanguardia. Gli esperti di marketing e i proprietari di aziende possono utilizzarlo per stimare i flussi di reddito, migliorare l'efficienza operativa, creare una catena di approvvigionamento più efficiente ed eseguire campagne di marketing automatizzate personalizzate.
Robot dei dati
Famosa piattaforma enterprise AI end-to-end per l'implementazione rapida e semplice di modelli di previsione affidabili. Consente agli analisti aziendali di creare analisi predittive senza avere alcuna esperienza di programmazione o di apprendimento automatico del codice. Aiuta nella pianificazione, creazione, distribuzione, supervisione e manutenzione di applicazioni AI su scala aziendale.
Big ML
Big ML è una piattaforma open-source che fornisce alle organizzazioni servizi per l'integrazione delle applicazioni e l'apprendimento automatico del codice. Gli analisti aziendali e l'integrazione delle applicazioni sono offerti insieme all'apprendimento automatico del codice come servizio. Con pochi clic è possibile creare un modello di deep learning o di apprendimento.
Super annotazione
Per la vostra intelligenza artificiale, create dati super con Super Annotate. Per le vostre applicazioni di intelligenza artificiale, fornisce una piattaforma end-to-end per annotare, gestire e versionare i dati di verità di base. Grazie all'utilizzo di un robusto toolkit, di servizi di annotazione dei dati leader del settore e di un potente sistema di gestione dei dati, è possibile far crescere e automatizzare la pipeline di IA da 3 a 5 volte più rapidamente.
Super Annotate offre un'architettura orientata alla sicurezza che combina pipeline di qualsiasi complessità e dimensione. Poiché è in grado di espandere i progetti in tutto il mondo, è possibile impegnarsi in acquisti più significativi per ottenere sconti all'ingrosso e ridurre il costo delle pipeline di IA.
Macchina insegnabile
Una Teachable Machine consente di programmare una computer vision per rilevare o riconoscere suoni, gesti e immagini. Offre una soluzione più semplice per creare modelli di apprendimento automatico per applicazioni, siti web e altro ancora senza alcuna esperienza di codifica.
Teachable Machine è una piattaforma di apprendimento automatico a basso codice per il web che consente di sviluppare modelli di apprendimento automatico facili da usare e aperti a tutti. È facile assemblare i campioni e classificarli nelle varie classi o categorie che si desidera far comprendere alla macchina.
Il modello può essere esportato per essere utilizzato in siti web, applicazioni e altro ancora. Addestrate il vostro computer e verificate immediatamente se ha memorizzato le informazioni che gli avete insegnato. La formazione del modello è disponibile per il download o l'hosting online.
Inoltre, è possibile utilizzare il modello completamente all'interno del proprio dispositivo senza che i dati escano dal modello, compresi quelli del microfono e della webcam. Inoltre, è possibile classificare rapidamente fotografie e posizioni del corpo da file, webcam e suoni da brevi campioni sonori.
Conclusioni
Per concludere, è necessario capire che gli strumenti di gestione dei dati, di analisi e di business intelligence dei processi erano buoni. Ma a causa dell'aumento della domanda e dell'interfaccia tecnica, l'utilizzo è limitato alla scienza dei dati e agli analisti di dati. D'altra parte, gli strumenti di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico no-code sono favolosi perché coprono tutti i difetti. Questi strumenti di apprendimento automatico no-code sono facili da creare se lo sviluppo avviene tramite una piattaforma no-code. AppMaster è la migliore piattaforma no-code sul mercato per la creazione di applicazioni e di questi strumenti di intelligenza artificiale. Date un'occhiata al piano oggi stesso per iniziare.
