コード不要の機械学習ツール

10月 04, 2022 9 ミン

内容

データ分析の自動化を楽しみにしていますか?はいの場合、コンピューターがデータを理解し、知識を通じて学習して、正確なプログラミングを行わなくてもタスクを実行できるようにする機械学習ツールを期待しているかもしれません。今日のインターネット時代では、人工知能と機械学習スキルの人気が日々高まっています。その背後にある理由は、企業や組織が、多くの時間を費やすことなく、データを認識してスマートに規制することを容易にすることです.

市場で入手可能なさまざまな種類の機械学習ツールが効果的に機能し、データをより高速に処理しています。機械学習ツールを作成できることをご存知ですか?いいえの場合は、この記事を最後まで読む必要があります。

ローコードプラットフォームとノーコードプラットフォームとは?

以前は、開発者チームを雇ってアプリや機械学習ツールを作成したり、外部から購入したりしなければなりませんでした。要するに、それらは主にプログラミング言語を使用してゼロから作成されます。コードによる開発のコストは高くなります。ただし、今日では、ユーザーが簡単なドラッグアンドドロップ方式で、非技術者がアプリを効率的かつ費用対効果の高い方法で開発できる既製のプラットフォームを備えたローコードおよびノーコードプラットフォームのオプションがあります。 .

AppMaster のようなノーコード開発プラットフォームにより、ユーザーは、コーディングスキルを必要とせずに、あらゆる種類のアプリや Web サイトアプリケーションを自分やクライアントが使用できるように開発できます。カスタマイズの幅も広がり、お好みに合わせてお選びいただけます。ローコードとノーコードは多かれ少なかれ同じアプローチを共有していますが、いくつかの違いについて以下に説明します。

ローコードとは？

ローコードは、視覚的なイラストとコーディングの知識を使用するアプリ開発の戦略です。つまり、ローコードプラットフォームを使用するには、プログラミングの背景知識が必要です。プロセスを簡素化することで時間、負担、およびコストを削減しますが、従来の開発サポート方法が必要です。つまり、簡単に言えば、従来のコーディング方法とノーコード方法の混合です。

ノーコードとは？

一方、ノーコードは、アプリ開発、機械学習、人工知能 (AI)の自動化されたコーディング不要の方法です。プログラミング言語やコーディング言語から完全に解放されています。視覚的な方法を使用して、選択したアプリを構築する必要があります。これは、アプリ開発のローコードおよび従来のコーディング方法よりも優れたいくつかの利点を持つ新しい手法です。

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ノーコーディング技術とは、コーディングを一切必要とせず、使用しているノーコードプラットフォームのノウハウをつかむだけで、目的に合わせたアプリやWebアプリを自力で作成できる手法です。 AppMaster は市場で最高のノーコードプラットフォームであり、競争力のある市場価格でユーザーフレンドリーで非常に使いやすいインターフェイスを備えており、ゼロからアプリを作成できます。それを使用することで、アプリ開発のために開発者に余分なお金を支払う必要はありません。

ローコードまたはノーコードのプラットフォームを使用する必要があるのはなぜですか?

多くの企業や企業は、アプリ開発のためにノーコード/ローコードプラットフォームに移行しています。開発者やフリーランサーでさえ、これらのローコード/ノーコードプラットフォームを介してアプリを開発するための時間とエネルギーが少なくて済むため、売り上げと仕事の成果を急上昇させるために使用しており、人気は依然として高まっています.

ローコード/ノーコードプラットフォームは、ビジネスの生産性の向上を迅速に実現します。彼らは、説明的分析の市場を征服した魅力的で影響力のあるビジュアル分析を開発しています。ローコード/ノーコードは、データセットに適合するモデルを作成するための一連の自動測定によってアナリストを導く予測分析および機械学習ツールにも使用されます。

また、ローコード/ノーコードプラットフォームで簡単にウェブサイトやモバイルアプリが作れます。これらの手法は、顧客の取引を制御することさえできる、より洗練された解釈です。これにより、ノーコードおよびローコードプラットフォームには、次のような付加価値サービスが提供されます。

デジタルアナリティクスの推進
デジタル分析を維持する
SEO（検索エンジン最適化）に役立ちます
SMM（ソーシャルメディアマーケティング）に役立ちます
ビジネスの自動化に最適
デジタル広告の人身売買を促進する
テクノロジー製品の設計に適しています
アプリの作成とカスタマイズ

コーディングせずに機械学習を行うことはできますか?

この質問に対する率直で簡潔な答えは「はい」です。従来の機械学習開発では、ノーコードの機械学習アルゴリズムを開発する必要がありました。これは時間のかかるプロセスであり、事前のプログラミング知識、リソース、開発チームまたはデータサイエンティストを必要とします。しかし、ノーコード/ローコードプラットフォームでは、人工知能とノーコードの機械学習ツールにはさまざまな有用性があります。

ローコード/ノーコードプラットフォームの人気が高まる中、機械学習モデルの構築は複雑で、人員、時間、および資金が必要となるため、企業はこのテクノロジを利用して移行する必要があります。ノーコードプラットフォームを選択しないと、不可能な作業になります。あなたは機械学習を行うデータサイエンティストや開発者ではありません。

機械学習モデルの需要
機械学習モデルを正常に開発するには、いくつかの手順が必要です。機械学習機能を取り入れることは、多くの人にとって習熟度を向上させるのが難しいことがわかっています。機械学習は時間がかかり、限られた機械学習の専門知識を必要とする高価な方法であるため、十分な予算を持つ大規模な組織がそれを採用しています。

機械学習モデルのパフォーマンスを構築することは、挑戦的な方法です。上記で説明したように、開発者、データサイエンティスト、および機械学習作成者は、タスクを達成および達成するためのチームとして必要です。もう 1 つの困難は、その分野の専門家を見つけることも非常に難しいことです。これは、技術の余剰により、全体的なデータが期間にわたってどのように進歩したかで予想されます。需要が非常に高いため、IT の専門家であり、コンピューターの技術を知っている人でさえ、困難なデータ分析のキャリアに追いやられています。

ノーコード機械学習とは?

上記の問題と、機械学習と人工知能の需要により、ノーコードプラットフォームが機械ディープラーニングモデルの開発に最適であるという結論に至りました。特に、予算が少なく、データサイエンスチームに支払うことができない場合は、開発にノーコードプラットフォームを使用できます。そのほとんどは手頃な価格です。それらの最高のものは、ユーザーフレンドリーなビジュアルプログラミングツールとプロセスをガイドする24時間体制のチームを提供するAppMasterです.

通常、アナリストとデータサイエンティストがデータを処理します。データの開発と管理のための従来の方法またはツールは、完了するのにかかる時間と労力に見合うものではありません。エンドユーザーは通常、ビジネス関係者、人事チーム、マーケティングチーム、営業担当者などのように技術に詳しくないためです。これらの個人は、データ処理にはアナリストとデータサイエンティストを使用し、それらのツールの使用はデータアナリストに依存します。

実質的なタイアップに向けたものだ。代わりに、データサイエンティストとアナリストは時間を無駄にするのをやめ、企業向けの外部グラフィック処理ユニットの開発に数か月を費やします。長期的には、ワークフローは非効率的になります。

最善の方法は、必須データを、ノーコード開発によって作成された安全な機械学習アプリケーションに入れることです。さらに、多くのビジネスインテリジェンスツールは、機械学習が組み込まれたものであっても、ビジネスユーザーのために作成されたものではありません。従来のサプライヤは、セルフサービス機能とオプションを使用してソリューションの複雑さを隠そうとすることがよくあります。それでも、顧客は、それらを使用するには高度なコンピューターサイエンスまたはエンジニアリングの知識が必要だと感じています。

したがって、ビジネスインテリジェンスツールには多くの利点がありますが、それらは今日のビジネス向けに設計されておらず、大幅な劣化につながっていました。誰もがデータと予測の力を利用できるようにするツールは、組織が真に必要としているものです。これにより、効率と意思決定が改善され、ボトルネックが解消され、データサイエンスチームの帯域幅が解放されます。そのため、ノーコードの機械学習ツールが現在非常に人気があります。プログラミングのバックグラウンドがなくても、誰でも機械学習モデルをコードなしで作成できます。

ノーコード AI プラットフォームとは?

ほとんどのノーコードシステムにはドラッグアンドドロップインターフェイスが含まれており、顧客は重要なデータをすばやくアップロードして、非常に正確な機械学習モデルを作成できます。これは、回帰やフォレストの方法に精通しているかどうかに関係なく、誰でもモデルを作成して予測を行うことができることを意味します。

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たとえば、離職率の高い従業員を扱うマネージャーは、アップロードデータを使用して、離職の背後にある理由をよりよく理解し、保持計画を実施できます。完全にトレーニングされたノーコード AI モデルのパフォーマンスは、クリックするだけで作成され、スタッフの減少を即座に予測できます。そのマネージャーは、離職する可能性が高い従業員を特定し、離職を防ぐための潜在的な介入について提案を得ることができます。

もちろん、スタッフの離職を予測することは、ノーコードの使用例の 1 つにすぎません。他にも数え切れないほど多くの企業が、その計り知れない価値をビジネスに示しています。 Gartner Magic Quadrant の分析によると、アプリケーション開発の最大 65% が 2024 年までにノーコード/ローコードプラットフォームで実行され、AI の力が民主化されます。

コード不要の機械学習プラットフォームトップ 10

機械学習をテクニカルプログラマーに限定する必要はありません。その結果、アナリストはノーコード ML プラットフォームの助けを借りてより迅速に行動できるようになり、会社の積極的かつ革新的な思考をサポートできるようになります。ノーコードアプリ向けの機械学習プラットフォームは、多くの可能性と生産性の向上を実証しています。これらのプラットフォームは、クラウドベースのモバイルアプリを使用して、企業の手順の自動化とデジタル化を支援します。機械学習コンポーネントを迅速にデプロイして現在のプログラムに統合する必要がある場合に検討すべき、ノーコードプラットフォームの選択を次に示します。

CreateML

手作業によるコーディングの知識がなくても、CreateML を使用して、オブジェクトのセグメンテーションと検出のための ML モデルを作成できます。豊富なデータセットを効率的かつ効果的に処理できます。さらに、カスタムの機械学習モデルをテストおよびトレーニングして、その動作のプレビューを取得することもできます。

これは、AI アプリの開発方法とコンピュータービジョンを使用してビジネス上の問題を数時間で解決する方法を学べるプラットフォームです。 Apple は iOS 開発者に、このノーコードのドラッグアンドドロッププラットフォームを提供して、Mac 上でコードの機械学習モデルを構築および改良します。スタンドアロンの macOS プログラムである CreateML には、いくつかのモデルトレーニングテンプレートが含まれています。このフレームワークは、オブジェクトの検出とセグメンテーションのためのニューラルネットワークを構築するように設計されています。データセットを構築および管理するための macOS ソフトウェアを iOS 開発者に提供します。このツールを使用して、ビデオと画像の両方の機能を概説および変更できます。

フリッツ AI

これは、データサイエンティストとスマートフォン開発者の間の知識のギャップを埋めるのに役立つ、成長しているコード機械学習プラットフォームの 1 つです。 Studio でモデルをトレーニングすることも、既にトレーニング済みのモデルを使用することもできるため、物体検出 ML モデルの作成に費やす時間と費用を選択できます。

Google AutoML

このノーコードプラットフォームの助けを借りて、わずかなコードで Google の機械学習機能に基づいて構築された機械学習エクスペリエンスにより、特定のビジネス要件に合わせて正確なモデルをトレーニングできます。また、ML の知識がほとんどないプログラマーでも、特定のユースケースに特化してモデルをトレーニングできます。このプラットフォームは、コンピュータービジョン、ビデオインテリジェンス、自然言語処理、翻訳など、さまざまなトレーニングデータソースとユースケースを処理します。

滑走路ML

このプラットフォームの助けを借りて、さまざまな分野の学生やクリエイティブな専門家が ML アプローチにアクセスできるようになります。テキストや画像の作成からモーションキャプチャまで、モデルを効率的にトレーニングするための楽しいビジュアルインターフェイスを提供します。

AI

データダイアログを取得して、コードを使用せずにデータセットを自動的に形成し、ML モデルをチームまたは一般の人々と共有します。誰もがアルゴリズムを使用して予測を生成し始める可能性があり、ローコード APIを使用して動的機械学習予測をアプリケーションに組み込むことができます。

AI は、すべての人にシンプルなソリューションを提供することを目的としています。 CSV ファイルは、データソースに統合または追加できます。仮説的な状況を使用して、予測と予測結果に影響を与える変数を認識します。アルゴリズムの仕様を詳細に調べ、競合するモデルを見つけ、モデルがどのように機能するかを学びます。

最先端の NLP を使用して、ユーザー定義の CSV トレーニングデータに対して複雑なタスクを実行します。マーケティング担当者や事業主は、これを使用して収入の流れを推定し、運用効率を改善し、より効率的なサプライチェーンを作成し、カスタマイズされた自動化されたマーケティングキャンペーンを実行できます。

データロボット

信頼性の高い予測モデルを迅速かつ簡単に実装するための有名なエンタープライズ AI エンドツーエンドプラットフォーム。これにより、ビジネスアナリストは、プログラミングや機械学習のコーディングの経験がなくても、予測分析を作成できます。エンタープライズ規模の AI アプリケーションの計画、作成、展開、監督、維持に役立ちます。

ビッグ ML

Big ML は、組織にアプリケーション統合とコード機械学習のためのサービスを提供するオープンソースプラットフォームです。ビジネスアナリストとアプリケーション統合は、サービスとしてのコモディティ化されたコード機械学習と共に提供されます。数回クリックするだけで、深層学習や学習モデルを作成できます。

スーパーアノテーション

AI 用に、Super Annotate で Super Data を作成します。人工知能アプリケーションの場合、グラウンドトゥルースデータに注釈を付け、管理し、バージョン管理するためのエンドツーエンドのプラットフォームを提供します。堅牢なツールキット、業界をリードするデータ注釈サービス、および強力なデータ管理システムを使用しているため、AI パイプラインを 3 ～ 5 倍の速さで拡張および自動化できます。

Super Annotate は、あらゆる複雑さとサイズのパイプラインを組み合わせたセキュリティファーストのアーキテクチャを提供します。プロジェクトを世界中に拡大できるため、より多くの購入にコミットして、一括割引を取得し、AI パイプラインのコストを削減できます。

教えられるマシン

教育可能なマシンを使用すると、コンピュータービジョンをプログラムして、音、ジェスチャー、および視覚を検出または認識することができます。コーディングの経験がなくても、アプリケーションや Web サイトなどの機械学習モデルを作成するためのより簡単なソリューションを提供します。

ティーチャブルマシンは、Web 用のローコード機械学習プラットフォームであり、ユーザーフレンドリーで誰にでも開かれた機械学習モデルを開発できます。サンプルを集めて、マシンに理解させたいさまざまなクラスまたはカテゴリに分類するのは簡単です。

モデルは、Web サイトやアプリケーションなどで使用するためにエクスポートできます。コンピュータを訓練し、教えた情報が保持されているかどうかを即座に確認します。モデルトレーニングは、オンラインでダウンロードまたはホスティングすることもできます。

さらに重要なことは、マイクやウェブカメラのデータなど、モデルからデータを残すことなく、デバイス内でモデルを完全に使用できることです。さらに、ファイルからの写真や身体の位置、Web カメラ、および短いサウンドサンプルからのサウンドをすばやく分類できます。

結論

結論として、データ管理、分析、およびプロセスのビジネスインテリジェンスツールが優れていたことを理解する必要があります。しかし、需要の増加とテクニカルインターフェイスの使用は、データサイエンスとデータアナリストに限定されています。一方、人工知能 (AI) とノーコードの機械学習ツールは、すべての欠陥をカバーするので素晴らしいでしょう。これらのノーコード機械学習ツールは、開発がノーコードプラットフォームで行われる場合、簡単に作成できます。 AppMaster は、アプリやこれらの AI ツールを作成するための市場で最高のノーコードプラットフォームです。開始するには、今日の計画を確認してください。