코드가 없는 기계 학습 도구

데이터 분석의 자동화를 기대하십니까? 예인 경우 컴퓨터가 데이터를 이해하고 지식을 통해 학습하여 정확한 프로그래밍 없이 작업을 수행할 수 있도록 하는 기계 학습 도구를 기대할 수 있습니다. 오늘날의 인터넷 시대에는 인공 지능과 머신 러닝 기술이 나날이 인기를 얻고 있습니다. 그 이유는 기업과 조직이 많은 시간을 소비하지 않고도 데이터를 인식하고 현명하게 규제할 수 있는 용이성을 제공하기 때문입니다.

시장에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 머신 러닝 도구가 효과적으로 작업을 수행하고 데이터를 더 빠르게 처리하고 있습니다. 기계 학습 도구를 만드는 것이 가능하다는 것을 알고 계십니까? 아니오라면 이 글을 끝까지 읽어야 합니다.

로우코드 및 노코드 플랫폼이란 무엇입니까?

이전에는 개발자 팀을 고용하여 앱과 기계 학습 도구를 만들거나 이미 외부에서 구매해야 합니다. 요컨대, 그들은 주로 처음부터 프로그래밍 언어를 통해 만들어집니다. 코드를 통한 개발 비용이 높습니다. 그러나 요즘에는 사용자가 쉽게 끌어다 놓기 방식 으로 비기술자도 앱을 효율적이고 비용 효율적으로 개발할 수 있는 기성 플랫폼이 있는 로우 코드 및 노코드 플랫폼 옵션이 있습니다. .

AppMaster와 같은 코드 없는 개발 플랫폼을 통해 사용자는 코딩 기술 없이도 자신과 클라이언트가 사용할 모든 종류의 앱과 웹사이트 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 다양한 커스터마이징도 선택할 수 있습니다. 로우 코드와 노 코드는 거의 동일한 접근 방식을 공유하지만 몇 가지 차이점이 아래에 설명되어 있습니다.

로우코드란?

로우 코드는 시각적 일러스트레이션과 약간의 코딩 지식을 사용하는 앱 개발 전략입니다. 즉, 로우 코드 플랫폼을 사용하려면 배경 프로그래밍 지식이 필요합니다. 프로세스를 단순화하여 시간, 부담 및 비용을 줄이지만 여전히 전통적인 개발 지원 방법이 필요합니다. 따라서 쉽게 말하면 기존 코딩 방식과 코드 없는 방식을 혼합한 것입니다.

노코드란?

반면, 노코드는 앱 개발, 기계 학습 및 인공 지능(AI) 의 자동 및 코딩 없는 방법입니다. 프로그래밍 및 코딩 언어가 완전히 무료입니다. 시각적 방법을 사용하고 원하는 앱을 빌드해야 합니다. 로우 코드 및 기존의 앱 개발 코딩 방법에 비해 몇 가지 장점이 있는 새로운 기술입니다.

노코딩 기술은 단 한 줄의 코딩도 필요하지 않으며, 사용하고 있는 노코드 플랫폼에 대한 약간의 노하우만 습득하면 어떤 용도로든 앱과 웹사이트 애플리케이션을 스스로 만들 수 있는 방법입니다. AppMaster는 사용자 친화적이고 사용하기 쉬운 인터페이스와 경쟁력 있는 시장 가격을 갖춘 시장 최고의 노코드 플랫폼이며 처음부터 앱을 만들 수 있습니다. 앱 개발을 위해 개발자에게 추가 비용을 지불할 필요가 없습니다.

로우코드 또는 노코드 플랫폼을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

많은 기업과 기업이 앱 개발을 위해 노코드/로우코드 플랫폼으로 이동하고 있습니다. 개발자와 프리랜서조차도 이러한 로우 코드/노코드 플랫폼을 통해 앱을 개발하는 데 시간과 에너지가 덜 걸리고 인기가 계속 증가하고 있기 때문에 매출 및 작업 출력을 치솟는 데 사용하고 있습니다.

로우 코드/노코드 플랫폼은 기업의 생산성 향상을 빠르게 증가시킵니다. 그들은 설명적 분석 시장을 장악한 매력적이고 영향력 있는 시각적 분석을 개발합니다. 로우 코드/노코드는 데이터 세트에 맞는 모델을 생성하기 위해 자동 측정 연속으로 분석가를 안내하는 예측 분석 및 기계 학습 도구에도 사용됩니다.

또한 로우코드/노코드 플랫폼으로 웹사이트와 모바일 애플리케이션을 손쉽게 제작할 수 있습니다. 이러한 기술은 고객 거래를 제어할 수 있는 보다 세련된 해석입니다. 이를 통해 코드 없음 및 로우 코드 플랫폼에는 다음과 같은 몇 가지 부가 가치 서비스가 있습니다.

• 디지털 분석 촉진
• 디지털 분석 유지
• SEO(검색 엔진 최적화)에 도움
• SMM(소셜 미디어 마케팅)에 도움
• 비즈니스 자동화 에 적합
• 디지털 광고 트래피킹 촉진
• 기술 제품 설계에 적합
• 앱 생성 및 사용자 지정

코딩 없이 머신러닝을 할 수 있나요?

질문에 대한 간단하고 간결한 대답은 Yes입니다. 기존의 기계 학습 개발에는 시간이 오래 걸리고 사전 프로그래밍 지식, 리소스, 개발 팀 또는 데이터 과학자가 필요한 코드 없는 기계 학습 알고리즘을 개발해야 합니다. 그러나 노코드/로우코드 플랫폼에서 인공지능과 노코드 머신러닝 도구는 다양한 유용성을 갖는다.

로우 코드/노코드 플랫폼의 인기가 높아짐에 따라 기계 학습 모델은 구축하기 복잡하고 인력, 시간 및 돈이 필요하기 때문에 기업이 이 기술을 이동하고 활용해야 합니다. 코드가 없는 플랫폼을 선택하지 않으면 불가능한 작업입니다. 당신은 머신 러닝을 하는 데이터 과학자나 개발자가 아닙니다.

머신러닝 모델 수요

기계 학습 모델을 성공적으로 개발하려면 여러 단계가 필요합니다. 기계 학습 기능을 수용하는 것은 많은 사람들이 자신의 능력을 향상시키는 데 어려움이 있는 것으로 판명되었습니다. 기계 학습은 제한된 기계 학습 전문 지식을 요구하는 시간 소모적이고 값비싼 방법이기 때문에 충분한 예산을 가진 광범위한 조직에서 이를 채택했습니다.

기계 학습 모델 성능을 구축하는 것은 어려운 방법입니다. 위에서 논의한 바와 같이 개발자, 데이터 과학자 및 기계 학습 작성자는 작업을 달성하고 달성하기 위해 팀으로 필요합니다. 또 다른 어려움은 해당 분야의 전문가를 찾는 것도 상당히 까다롭다는 것입니다. 이는 기술의 과잉으로 인해 전체 데이터가 기간에 걸쳐 어떻게 발전했는지에서 예상됩니다. IT 전문가이자 컴퓨터의 전문 지식을 가진 사람들도 데이터 분석 직업에 도전하고 있을 정도로 수요가 어마어마합니다.

코드 없는 머신 러닝이란 무엇입니까?

위에서 논의한 어려움과 머신 러닝 및 인공 지능에 대한 수요로 인해 노코드 플랫폼이 머신 딥 러닝 모델 개발에 매우 적합하다는 결론이 도출되었습니다. 특히 예산이 적고 데이터 과학 팀에 비용을 지불할 수 없는 경우 개발을 위해 코드가 없는 플랫폼을 사용할 수 있으며 대부분이 합리적인 가격입니다. 그 중 최고는 사용자 친화적인 시각적 프로그래밍 도구와 프로세스를 안내하는 24시간 팀을 제공하는 AppMaster입니다.

분석가와 데이터 과학자는 일반적으로 데이터를 처리합니다. 데이터 개발 및 관리를 위한 전통적인 방법이나 도구는 완료하는 데 드는 시간과 노력의 가치가 없습니다. 왜냐하면 최종 사용자는 일반적으로 비즈니스 사람, 인적 자원 팀, 마케팅 팀, 영업 담당자 등과 같이 비기술적이기 때문입니다. 이러한 개인 데이터 처리를 위해 분석가와 데이터 과학자를 사용하고 이러한 도구를 사용하기 위해 데이터 분석가에게 의존합니다.

이는 실질적인 제휴를 지향합니다. 대신 데이터 과학자와 분석가는 시간 낭비를 멈추고 비즈니스를 위한 외부 그래픽 처리 장치를 개발하는 데 몇 달을 보냅니다. 장기적으로 워크플로는 비효율적입니다.

가장 좋은 방법은 필수 데이터를 코드 없는 개발을 통해 만든 안전한 기계 학습 응용 프로그램에 넣는 것입니다. 게다가, 머신 러닝이 내장된 도구라도 많은 비즈니스 인텔리전스 도구는 비즈니스 사용자를 위해 만들어지지 않았습니다. 기존 공급업체는 셀프 서비스 기능 및 옵션으로 솔루션의 복잡성을 숨기려고 자주 시도합니다. 그러나 고객은 이를 사용하려면 높은 수준의 컴퓨터 과학 또는 엔지니어링 지식이 필요하다고 생각합니다.

따라서 비즈니스 인텔리전스 도구에는 많은 장점이 있지만 오늘날의 비즈니스에 맞게 설계되지 않아 성능이 많이 저하되었습니다. 모든 사람이 데이터와 예측의 힘을 활용할 수 있도록 하는 도구는 조직이 진정으로 필요로 하는 것입니다. 그러면 효율성과 의사 결정이 향상되어 병목 현상이 제거되고 데이터 과학 팀의 대역폭이 확보됩니다. 이것이 바로 코드가 없는 기계 학습 도구가 현재 인기 있는 이유입니다. 프로그래밍 배경이 없어도 누구나 코드 없이 기계 학습 모델을 만들 수 있습니다.

코드 없는 AI 플랫폼이란 무엇입니까?

대부분의 노코드 시스템에는 고객이 필수 데이터를 빠르게 업로드하여 매우 정확한 기계 학습 모델을 생성할 수 있는 끌어서 놓기 인터페이스 가 포함되어 있습니다. 이는 회귀 또는 포리스트 방법에 익숙하지 않더라도 누구나 모델을 만들고 예측할 수 있음을 의미합니다.

예를 들어, 직원 이직률이 높은 관리자는 업로드 데이터를 사용하여 이직의 원인을 더 잘 이해하고 유지 계획을 구현할 수 있습니다. 완전히 훈련된 노코드 AI 모델 성능은 클릭만으로 생성되며 직원 감소를 즉시 예측할 수 있습니다. 그 관리자는 직원 중 누가 떠날 가능성이 있는지 식별하고 인력 감소를 방지하기 위한 잠재적 개입에 대한 제안을 얻을 수 있습니다.

물론 직원 이직을 예상하는 것은 코드가 없는 경우의 한 가지 사용 사례일 뿐입니다. 다른 셀 수 없이 많은 기업이 비즈니스에 대한 엄청난 가치를 보여줍니다. Gartner Magic Quadrant 분석에 따르면 2024년까지 애플리케이션 개발의 최대 65%가 코드 없는/낮은 코드 플랫폼에서 수행되어 AI의 힘이 민주화될 것입니다.

코드 없는 기계 학습 플랫폼 상위 10개

기계 학습을 기술 프로그래머로 제한할 필요는 없습니다. 결과적으로 분석가는 코드가 없는 ML 플랫폼의 도움으로 더 빠르게 이동할 수 있으므로 회사의 사전 예방적이고 혁신적인 사고를 지원할 수 있습니다. 코드 없는 앱을 위한 머신 러닝 플랫폼은 많은 잠재력과 향상된 생산성을 보여주었습니다. 클라우드 기반 모바일 앱을 사용하는 이러한 플랫폼은 기업이 절차를 자동화하고 디지털화하도록 지원합니다. 다음은 기계 학습 구성 요소를 빠르게 배포하고 현재 프로그램과 통합해야 하는 경우 고려할 수 있는 코드 없는 플랫폼입니다.

CreateML

수동 코딩 지식이 없어도 CreateML을 사용하여 객체 분할 및 감지를 위한 ML 모델을 생성할 수 있습니다. 풍부한 데이터 세트를 효율적이고 효과적으로 처리할 수 있습니다. 또한 사용자 지정 기계 학습 모델을 테스트하고 훈련하여 동작을 미리 볼 수 있습니다.

AI 앱을 개발하고 컴퓨터 비전을 사용하여 비즈니스 문제를 몇 시간 만에 해결할 수 있는 방법을 배울 수 있는 플랫폼입니다. Apple은 iOS 개발자에게 Mac에서 코드 기계 학습 모델을 구축하고 연마할 수 있는 코드 없는 드래그 앤 드롭 플랫폼을 제공합니다. 독립 실행형 macOS 프로그램인 CreateML에는 여러 모델 교육 템플릿이 포함되어 있습니다. 이 프레임워크는 객체 감지 및 분할을 위한 신경망을 구축하도록 설계되었습니다. iOS 개발자에게 데이터 세트를 빌드하고 관리할 수 있는 macOS 소프트웨어를 제공합니다. 이 도구를 사용하여 비디오와 이미지의 기능을 설명하고 수정할 수 있습니다.

프리츠 AI

데이터 과학자와 스마트폰 개발자 간의 지식 격차를 해소하는 데 도움이 되는 성장하는 코드 머신 러닝 플랫폼 중 하나입니다. Studio에서 모델을 교육하거나 이미 교육된 모델을 사용하여 객체 감지 ML 모델을 만드는 데 투자할 시간과 비용을 선택할 수 있습니다.

구글 오토ML

코드가 거의 없는 Google의 머신 러닝 기능을 기반으로 하는 이 노코드 플랫폼의 도움으로 머신 러닝 환경은 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 정확한 모델을 훈련할 수 있습니다. 또한 ML에 대한 지식이 거의 없는 프로그래머도 특정 사용 사례에 맞게 모델을 훈련할 수 있습니다. 플랫폼은 컴퓨터 비전, 비디오 인텔리전스, 자연어 처리 및 번역을 포함한 다양한 교육 데이터 소스 및 사용 사례를 처리합니다.

런웨이 ML

이 플랫폼의 도움으로 다양한 분야의 학생과 창의적인 전문가가 ML 접근 방식에 액세스할 수 있습니다. 텍스트 및 이미지 제작에서 모션 캡처에 이르기까지 모델을 효율적으로 교육할 수 있는 재미있는 시각적 인터페이스를 제공합니다.

일체 포함

데이터 대화를 통해 코드를 사용하지 않고 데이터 세트를 자동으로 구성한 다음 ML 모델을 팀 또는 일반 대중과 공유하십시오. 누구나 알고리즘을 사용하여 예측을 생성하기 시작할 수 있으며 로우 코드 API 를 사용하여 동적 기계 학습 예측을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

AI는 모든 사람에게 간단한 솔루션을 제공하기 위한 것입니다. CSV 파일 을 데이터 소스에 통합하거나 추가할 수 있습니다. 가상의 상황을 사용하여 예측 및 예측 결과에 영향을 미치는 변수를 인식합니다. 알고리즘 사양을 심층적으로 조사하고 경쟁 모델을 찾고 모델이 어떻게 작동하는지 알아보세요.

최첨단 NLP를 사용하여 사용자 정의 CSV 교육 데이터에 대한 복잡한 작업을 수행합니다. 마케터와 비즈니스 소유자는 이를 사용하여 수입 흐름을 추정하고, 운영 효율성을 개선하고, 보다 효율적인 공급망을 만들고, 맞춤형 자동 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.

데이터 로봇

신뢰할 수 있는 예측 모델을 빠르고 간단하게 구현하기 위한 유명한 엔터프라이즈 AI 종단 간 플랫폼입니다. 이를 통해 비즈니스 분석가는 프로그래밍 또는 코드 기계 학습 경험이 없어도 예측 분석을 생성할 수 있습니다. 엔터프라이즈 규모 AI 애플리케이션의 계획, 생성, 배포, 감독 및 유지 관리에 도움이 됩니다.

빅 ML

Big ML은 조직에 애플리케이션 통합 및 코드 머신 러닝을 위한 서비스를 제공하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 비즈니스 분석가 및 애플리케이션 통합은 서비스로 상용화된 코드 기계 학습과 함께 제공됩니다. 클릭 몇 번으로 딥 러닝 또는 학습 모델을 만들 수 있습니다.

슈퍼 주석

AI를 위해 Super Annotate로 슈퍼 데이터를 생성하십시오. 인공 지능 애플리케이션의 경우 실측 데이터에 주석을 달고 관리하고 버전을 지정하는 종단 간 플랫폼을 제공합니다. 강력한 툴킷, 업계 최고의 데이터 주석 서비스 및 강력한 데이터 관리 시스템을 사용하기 때문에 AI 파이프라인을 3~5배 더 빠르게 확장하고 자동화할 수 있습니다.

Super Annotate는 모든 복잡성과 크기의 파이프라인을 결합하는 보안 우선 아키텍처를 제공합니다. 전 세계적으로 프로젝트를 확장할 수 있기 때문에 대량 할인을 받고 AI 파이프라인 비용을 낮추기 위해 더 중요한 구매를 약속할 수 있습니다.

가르칠 수 있는 기계

가르칠 수 있는 기계를 사용하면 컴퓨터 비전을 프로그래밍하여 소리, 제스처 및 시각을 감지하거나 인식할 수 있습니다. 코딩 경험 없이도 애플리케이션, 웹 사이트 등에 대한 기계 학습 모델을 생성할 수 있는 보다 간단한 솔루션을 제공합니다.

티칭 가능한 머신은 사용자 친화적이고 모든 사람에게 개방된 머신 러닝 모델을 개발할 수 있는 웹용 로우 코드 머신 러닝 플랫폼입니다. 샘플을 조립하고 기계가 이해하기를 원하는 다양한 클래스 또는 범주로 분류하는 것은 쉽습니다.

웹사이트, 애플리케이션 등에서 사용하기 위해 모델을 내보낼 수 있습니다. 컴퓨터를 훈련시키고 여러분이 가르친 정보가 그대로 유지되는지 즉시 확인하십시오. 모델 교육은 다운로드하거나 온라인으로 호스팅할 수도 있습니다.

더 중요한 것은 마이크 및 웹캠 데이터를 포함하여 모델을 떠나는 데이터 없이 장치 내에서 모델을 완전히 사용할 수 있다는 것입니다. 또한 파일, 웹캠 및 간단한 사운드 샘플의 사운드에서 사진과 신체 위치를 빠르게 분류할 수 있습니다.

결론

결론을 내리려면 데이터 관리, 분석 및 프로세스 비즈니스 인텔리전스 도구가 훌륭하다는 것을 이해해야 합니다. 그러나 수요 증가와 기술 인터페이스 사용으로 인해 데이터 과학 및 데이터 분석가만 사용할 수 있습니다. 반면에 인공 지능(AI)과 코드가 없는 기계 학습 도구는 모든 결함을 커버하므로 훌륭할 것입니다. 이러한 노코드 머신 러닝 도구는 개발이 노코드 플랫폼을 통해 수행되는 경우 쉽게 만들 수 있습니다. AppMaster는 앱과 이러한 AI 도구를 만들기 위한 시장 최고의 노코드 플랫폼입니다. 시작하려면 오늘 계획 을 확인하십시오.