Kijkt u uit naar de automatisering van gegevensanalyse? Zo ja, dan kijkt u misschien uit naar een tool voor machinaal leren waarmee een computer gegevens kan begrijpen en door kennis kan leren om taken uit te voeren zonder precieze programmering. In het huidige internettijdperk nemen kunstmatige intelligentie en machinaal leren dagelijks in populariteit toe. De reden daarvoor is het gemak waarmee bedrijven en organisaties hun gegevens kunnen waarnemen en slim kunnen regelen zonder dat het veel tijd kost.
Verschillende soorten hulpmiddelen voor machinaal leren die op de markt beschikbaar zijn, doen hun werk effectief en verwerken de gegevens sneller. Weet u dat het mogelijk is om uw machine learning tool te creëren? Zo nee, dan moet u dit artikel tot het einde toe lezen.
Wat zijn low-code en no-code platforms?
Voorheen moest u een team van ontwikkelaars inhuren om uw apps en machine learning tools te maken of reeds gemaakte aankopen van buitenaf. Kortom, ze worden voornamelijk gemaakt via programmeertalen vanuit het niets. De kosten van ontwikkeling via een code zijn hoog. Tegenwoordig is er echter een optie van low-code en no-code platforms met een kant-en-klaar platform waar gebruikers terecht kunnen en met een eenvoudige drag-and-drop methode hun apps efficiënt en kosteneffectief kunnen ontwikkelen door niet-technische mensen.
No-code ontwikkelingsplatform zoals AppMaster stelt gebruikers in staat om allerlei apps en websitetoepassingen te ontwikkelen voor hun eigen gebruik en dat van de klant, zonder dat er coderingsvaardigheden aan te pas komen. Er is ook een breed scala aan maatwerk beschikbaar om uit te kiezen. Low-code en no-code hebben min of meer dezelfde aanpak, maar hieronder worden enkele verschillen beschreven.
Wat is low-code?
Low-code is een strategie van app-ontwikkeling die gebruik maakt van een visuele illustratie en enige coderingskennis. Dat betekent dat u nog steeds enige programmeerachtergrondkennis moet hebben om een low-code platform te gebruiken. Het vermindert de tijd, lasten en kosten door het proces te vereenvoudigen, maar heeft nog steeds een traditionele ontwikkelingsondersteuningsmethode nodig. Met andere woorden, het is een mix van traditionele codeermethoden en no-code methoden.
Wat is no-code?
Anderzijds is no-code een automatische en coderingsvrije methode van app-ontwikkeling, machine learning en kunstmatige intelligentie (AI). Het is volledig vrij van programmering en coderingstaal. Je moet een visuele methode gebruiken en een app naar keuze bouwen. Het is een opkomende techniek met verschillende voordelen ten opzichte van een low-code en traditionele coderingsmethode van app-ontwikkeling.
No-coding technologie vereist geen enkele regel codering en is de methode waarmee u apps en website applicaties voor elk doel op uw eigen gewoon door het krijgen van enige kennis van de no-code platform dat u gebruikt. AppMaster is het beste no-code platform op de markt dat een gebruiksvriendelijke en super eenvoudig te gebruiken interface heeft met concurrerende marktprijzen, en u kunt apps maken vanaf nul. U hoeft ontwikkelaars niet die extra dollars te betalen voor uw app-ontwikkeling door het te gebruiken.
Waarom zou u een low-code of no-code platform gebruiken?
Veel bedrijven en ondernemingen stappen over op no-code / low-code platforms voor hun app-ontwikkeling. Zelfs ontwikkelaars en freelancers gebruiken het om hun omzet en werkoutput omhoog te stuwen, omdat het hen minder tijd en energie kost om een app te ontwikkelen via deze low-code / no-code platforms, en de populariteit neemt nog steeds toe.
De low-code/no-code platforms verhogen snel de productiviteitswinst van bedrijven. Ze ontwikkelen aantrekkelijke en invloedrijke visuele analytics die de markt voor explicatieve analytics hebben veroverd. Low code / no-code wordt ook gebruikt voor predictive analytics en machine learning tools die de analist door een automatische opeenvolging van maatregelen leiden tot een model dat past bij een dataset.
Daarnaast zijn een website en een mobiele applicatie eenvoudig te maken met low-code / no-code platforms. Deze technieken zorgen voor meer verfijnde interpretaties die zelfs de omgang met klanten kunnen controleren. Met dat, de no-code en low-code platforms hebben een aantal diensten met toegevoegde waarde, waaronder:
- Bevorderen van digitale analytics
- Onderhouden van digitale analytics
- Helpt bij SEO (zoekmachine optimalisatie)
- Helpt bij SMM (Social media marketing)
- Zeer geschikt voor bedrijfsautomatisering
- Bevordert digitale advertentiehandel
- Geschikt voor het ontwerpen van technologieproducten
- App creatie en aanpassing
Kan ik machine learning doen zonder codering?
Het eenvoudige en beknopte antwoord op de vraag is ja. Een traditionele machine learning-ontwikkeling vereist dat u no-code machine learning-algoritmen ontwikkelt die een tijdrovend proces zijn en voorafgaande programmeerkennis, middelen en een ontwikkelingsteam of een datawetenschapper vereisen om het voor elkaar te krijgen. Maar met no-code / low-code platforms, kunstmatige intelligentie en no-code machine learning tools hebben verschillende nut.
Met de toenemende populariteit van low-code / no-code platforms, is het een must dat bedrijven moeten bewegen en gebruik maken van deze technologie, omdat de machine learning-modellen zijn complex om te bouwen en vereist personeel, tijd en geld. Het zou een onmogelijke taak zijn als je niet kiest voor een no-code platform; je bent geen data scientist of ontwikkelaar om machine learning te doen.
De vraag naar machine learning modellen
De machine learning modellen vereisen verschillende stappen om succesvol ontwikkeld te worden. Het omarmen van machine learning-mogelijkheden is voor velen moeilijk gebleken om hun vaardigheid te verbeteren. Uitgebreide organisaties met voldoende budget hebben het omarmd omdat machine learning een tijdrovende, dure methode is die verhoogde beperkte machine learning expertise vereist.
Het bouwen van een machine learning model prestaties is een uitdagende methode. Zoals hierboven besproken, zijn ontwikkelaars, datawetenschappers en makers van machine learning als team nodig om de taak te bereiken en te volbrengen. Een andere moeilijkheid is het vinden van een expert op dit gebied. Dat is te verwachten in hoe de totale gegevens in de loop der tijd zijn geëvolueerd door het overschot aan technologie. De vraag is zo opmerkelijk dat zelfs degenen die IT-professionals zijn en de technische aspecten van de computer kennen, in uitdagende data-analytische carrières worden geduwd.
Wat is no-code machine learning?
De hierboven besproken moeilijkheden en de vraag naar machinaal leren en kunstmatige intelligentie leidden tot de conclusie dat een no-code platform fantastisch zou zijn voor de ontwikkeling van modellen voor machinaal diep leren. Vooral als je een klein budget hebt en geen data science teams kunt betalen, kun je no-code platforms gebruiken voor ontwikkeling, waarvan de meeste redelijk geprijsd zijn. De beste daarvan is AppMaster, dat een gebruiksvriendelijke visuele programmeertool biedt en een team dat u 24 uur per dag door het proces begeleidt.
Analisten en datawetenschappers houden zich gewoonlijk bezig met uw gegevens. De traditionele methode of tools voor gegevensontwikkeling en -beheer zijn de tijd en moeite niet waard omdat de eindgebruiker meestal niet-technisch is, zoals zakenmensen, HR-teams, marketingteams, verkopers, enz. Deze mensen gebruiken analisten en gegevenswetenschappers voor hun gegevensverwerking en vertrouwen op gegevensanalisten om die tools te gebruiken.
Dat leidt tot een substantiële koppeling. De gegevenswetenschappers en analisten verspillen geen tijd meer en besteden maanden aan de ontwikkeling van een externe grafische verwerkingseenheid voor de bedrijven. Op lange termijn zal de workflow inefficiënt zijn.
De beste manier is om de essentiële gegevens in een veilige machine learning applicatie te stoppen die via no-code ontwikkeling is gemaakt. Bovendien zijn veel business intelligence tools, zelfs die met ingebedde machine learning, niet gemaakt met zakelijke gebruikers. Traditionele leveranciers proberen vaak de complexiteit van hun oplossing te maskeren met zelfbedieningsfuncties en -opties. Toch hebben klanten het gevoel dat ze een hoog niveau van computerwetenschap of technische kennis nodig hebben om ze te kunnen gebruiken.
Hoewel business intelligence tools dus talrijke voordelen hebben, zijn ze niet ontworpen voor de bedrijven van vandaag en hebben ze tot veel achteruitgang geleid. De tools waarmee iedereen de kracht van gegevens en prognoses kan benutten, zijn wat organisaties echt nodig hebben. Dat zou de efficiëntie en de besluitvorming verbeteren, knelpunten wegnemen en bandbreedte vrijmaken voor het data science team. Daarom zijn no-code machine learning tools nu zo populair. Ze maken codevrije creatie van machine learning-modellen door iedereen mogelijk, zelfs zonder programmeerachtergrond.
Wat zijn no-code AI-platforms?
De meeste no-code systemen bevatten een drag-and-drop interface waarmee klanten snel essentiële gegevens kunnen uploaden om zeer nauwkeurige modellen voor machinaal leren te creëren. Dat betekent dat iedereen een model kan maken en voorspellingen kan doen, ongeacht zijn of haar bekendheid met regressie- of bosbouwmethoden.
Een manager die te maken heeft met een hoog personeelsverloop kan bijvoorbeeld de geüploade gegevens gebruiken om de redenen achter het verloop beter te begrijpen en retentieplannen te implementeren. Een volledig getraind no-code AI-model prestaties wordt gemaakt in klikken en kan direct voorspellen personeelsverloop. Die manager zal kunnen vaststellen welke van zijn werknemers waarschijnlijk zullen vertrekken en een suggestie krijgen over mogelijke interventies om verloop te voorkomen.
Natuurlijk is het anticiperen op personeelsverloop slechts één use case voor no-code; talloze andere bewijzen de immense waarde ervan voor bedrijven. Volgens een Gartner Magic Quadrant-analyse zal tegen 2024 tot 65% van de applicatieontwikkeling worden uitgevoerd op no-code/low-code-platforms, waardoor de kracht van AI wordt gedemocratiseerd.
Top 10 no-code machine learning-platforms
Het is niet nodig om machine learning te beperken tot technische programmeurs. Daardoor kunnen analisten sneller bewegen met behulp van no-code ML-platforms, waardoor ze het proactieve en innovatieve denken van hun bedrijf kunnen ondersteunen. Machine learning-platforms voor no-code apps hebben veel potentieel aangetoond en de productiviteit verhoogd. Met behulp van cloud-gebaseerde mobiele apps helpen deze platforms ondernemingen bij het automatiseren en digitaliseren van procedures. Hier is een selectie van no-code platforms om te overwegen als u snel een machine learning component moet implementeren en integreren met uw huidige programma.
CreateML
Zonder kennis van handmatige codering kunt u CreateML gebruiken om ML-modellen te maken voor objectsegmentatie en -detectie. U kunt efficiënt en effectief omgaan met een rijke dataset. Bovendien kunt u uw aangepaste modellen voor machinaal leren testen en trainen om een voorproefje te krijgen van hun gedrag.
Dat is een platform waar je in enkele uren kunt leren hoe je een AI-app ontwikkelt en computer vision gebruikt om een zakelijk probleem op te lossen. Apple biedt iOS-ontwikkelaars dit 'no-code drag-and-drop'-platform om op een Mac modellen voor machinaal leren te bouwen en aan te scherpen. Met CreateML, een standalone macOS-programma, worden verschillende sjablonen voor modeltraining meegeleverd. Dit framework is ontworpen om neurale netwerken te bouwen voor objectdetectie en -segmentatie. Het geeft iOS-ontwikkelaars macOS-software om datasets te bouwen en te beheren. Je kunt deze tool gebruiken om kenmerken in zowel video's als afbeeldingen te schetsen en aan te passen.
Fritz AI
Het behoort tot de groeiende code machine learning platforms die helpen bij het overbruggen van de kenniskloof tussen data wetenschappers en smartphone ontwikkelaars. Je kunt modellen trainen in de Studio of reeds getrainde modellen gebruiken, waardoor je de keuze hebt hoeveel tijd en geld je wilt steken in het maken van ML-modellen voor objectdetectie.
Google AutoML
Met behulp van dit no-code platform, gebouwd op google's machine learning mogelijkheden met weinig code, kan de machine learning ervaring nauwkeurige modellen trainen voor hun specifieke zakelijke vereisten. Het stelt ook programmeurs met weinig kennis van ML in staat om modellen te trainen, specifiek voor bepaalde use cases. Het platform verwerkt verschillende trainingsgegevensbronnen en use cases, waaronder computer vision, video intelligence, natuurlijke taalverwerking en vertaling.
Startbaan ML
Met behulp van dit platform krijgen studenten en creatieve professionals uit verschillende vakgebieden toegang tot ML-benaderingen. Het biedt leuke visuele interfaces om efficiënt modellen te trainen, van tekst- en beeldproductie tot motion capture.
AI
Krijg de datadialoog om uw dataset automatisch vorm te geven zonder code, en deel vervolgens uw ML-modellen met het team of het grote publiek. Iedereen kan beginnen met het produceren van voorspellingen met behulp van de algoritmen, en u kunt de low-code API gebruiken om dynamische Machine Learning-voorspellingen in uw toepassing op te nemen.
AI is bedoeld om iedereen een eenvoudige oplossing te bieden. Een CSV-bestand kan worden geïntegreerd of toegevoegd aan uw gegevensbronnen. Herken de variabelen die de voorspellingen beïnvloeden en voorspel de resultaten aan de hand van hypothetische situaties. Onderzoek de algoritmespecificaties grondig, vind concurrerende modellen en leer hoe de modellen functioneren.
Dat voert complexe taken uit op door de gebruiker gedefinieerde CSV-traininggegevens met behulp van geavanceerde NLP. Marketeers en bedrijfseigenaren kunnen het gebruiken om de inkomstenstroom in te schatten, de operationele efficiëntie te verbeteren, een efficiëntere toeleveringsketen te creëren en aangepaste geautomatiseerde marketingcampagnes uit te voeren.
Gegevensrobot
Beroemd enterprise AI end-to-end platform voor de snelle en eenvoudige implementatie van betrouwbare voorspellingsmodellen. Het stelt bedrijfsanalisten in staat om voorspellende analyses te maken zonder enige programmeer- of code-ervaring met machine learning. Het helpt bij de planning, creatie, implementatie, supervisie en het onderhoud van AI-toepassingen op bedrijfsschaal.
Big ML
Big ML is een open-source platform dat organisaties diensten biedt voor applicatie-integratie en code machine learning. Bedrijfsanalisten en applicatie-integratie worden aangeboden samen met commoditized code machine learning als een dienst. Met een paar klikken kan het deep learning of een leermodel creëren.
Super Annoteren
Maak voor uw AI Super Data met Super Annotate. Voor uw applicatie voor kunstmatige intelligentie biedt het een end-to-end platform voor het annoteren, beheren en versiebeheer van ground truth-gegevens. Omdat het gebruik maakt van een robuuste toolkit, toonaangevende data-annotatiediensten en een krachtig datamanagementsysteem, kunt u uw AI-pijplijn 3-5 keer sneller laten groeien en automatiseren.
Super Annotate biedt een security-first architectuur die pipelines van elke complexiteit en grootte combineert. Omdat het projecten wereldwijd kan uitbreiden, kunt u zich verbinden tot grotere aankopen om bulkkorting te krijgen en de kosten van AI-pijplijnen te verlagen.
Leerbare machine
Met een leerbare machine kunt u een computervisie programmeren om uw geluiden, gebaren en beelden te detecteren of te herkennen. Het biedt een meer eenvoudige oplossing om machine learning-modellen te maken voor uw toepassingen, websites en meer zonder enige codeerervaring.
The teachable machine is een low-code machine learning platform voor het web waarmee u machine learning modellen kunt ontwikkelen die gebruiksvriendelijk en voor iedereen toegankelijk zijn. Het is eenvoudig om uw monsters samen te stellen en ze in te delen in de verschillende klassen of categorieën die u wilt dat uw machine begrijpt.
Het model kan worden geëxporteerd voor gebruik in uw websites, toepassingen en meer. Train uw computer en controleer onmiddellijk of hij de informatie die u hem hebt geleerd, heeft onthouden. De modeltraining kan zelfs online worden gedownload of gehost.
Nog belangrijker is dat u het model volledig binnen uw apparaat kunt gebruiken zonder dat gegevens het model verlaten, inclusief microfoon- en webcamgegevens. Bovendien kunt u snel foto's en lichaamshoudingen categoriseren uit bestanden, webcams, en geluiden uit korte geluidsfragmenten.
Conclusie
Om concluderend te zijn, moet u begrijpen dat gegevensbeheer, analyse en proces business intelligence tools goed waren. Maar door de toegenomen vraag en de technische interface is het gebruik beperkt tot data science en data-analisten. Aan de andere kant zouden kunstmatige intelligentie (AI) en no-code machine learning tools fantastisch zijn omdat ze alle gebreken dekken. Deze no-code tools voor machinaal leren zijn gemakkelijk te maken als de ontwikkeling gebeurt via een no-code platform. AppMaster is het beste no-code platform op de markt voor het maken van apps en deze AI-tools. Bekijk het plan vandaag nog om aan de slag te gaan.
