Czy czekasz na automatyzację analizy danych? Jeśli tak, być może czekasz na narzędzie uczenia maszynowego, które pozwoli komputerowi zrozumieć dane i uczyć się poprzez wiedzę, aby wykonać zadania bez precyzyjnego programowania. W dzisiejszej erze Internetu, sztuczna inteligencja i umiejętności uczenia maszynowego codziennie zwiększają swoją popularność. Powodem tego jest łatwość, jaką przynosi firmom i organizacjom w postrzeganiu i inteligentnym regulowaniu danych bez pochłaniania dużej ilości czasu.

Różnego rodzaju narzędzia uczenia maszynowego dostępne na rynku skutecznie wykonują swoją pracę i szybciej przetwarzają dane. Czy wiesz, że możliwe jest stworzenie swojego narzędzia uczenia maszynowego? Jeśli nie, to musisz przeczytać ten artykuł do końca.

Czym są platformy low-code i no-code?

Wcześniej musisz zatrudnić zespół programistów, aby stworzyć swoje aplikacje i narzędzia uczenia maszynowego lub dokonać zakupów już z zewnątrz. W skrócie, są one głównie wykonywane poprzez języki programowania od podstaw. Koszt rozwoju poprzez kod jest wysoki. Jednak w dzisiejszych czasach istnieje opcja platform low-code i no-code z gotową platformą, gdzie użytkownicy mogą iść i za pomocą łatwej metody "przeciągnij i upuść" rozwijać swoje aplikacje skutecznie i tanio przez osoby nietechniczne.

No-code platformarozwoju jak AppMaster pozwala użytkownikom rozwijać wszystkie rodzaje aplikacji i aplikacji internetowych dla ich i klienta użytku bez żadnych umiejętności kodowania zaangażowanych. Istnieje szeroki zakres dostosowywania również dostępne do wyboru. Low-code i no-code mniej więcej dzielą to samo podejście, ale niektóre różnice są opisane poniżej.

Co to jest low-code?

Low-code to strategia rozwoju aplikacji, która wykorzystuje wizualną ilustrację i pewną wiedzę o kodowaniu. Oznacza to, że nadal musisz mieć pewną wiedzę programistyczną w tle, aby korzystać z platformy low-code. Zmniejsza to czas, obciążenie i koszty poprzez uproszczenie procesu, ale nadal wymaga tradycyjnej metody wsparcia rozwoju. Tak więc, w prostszych słowach, jest to mieszanka tradycyjnych metod kodowania i metod no-code.

Co to jest no-code?

Z drugiej strony, no-code to automatyczna i pozbawiona kodowania metoda rozwoju aplikacji, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI). Jest ona całkowicie wolna od programowania i języka kodowania. Musisz użyć metody wizualnej i zbudować wybraną przez siebie aplikację. Jest to wschodząca technika z kilkoma zaletami w stosunku do niskokodowej i tradycyjnej metody kodowania rozwoju aplikacji.

no-code-solutions work

No-kodowanie technologia nie wymaga pojedynczej linii kodowania i jest metodą, dzięki której można tworzyć aplikacje i aplikacje internetowe dla dowolnych celów na własną rękę po prostu zdobywając trochę wiedzy o platformie no-kod, którego używasz. AppMaster jest najlepszą platformą bez kodu na rynku, która ma przyjazny dla użytkownika i super łatwy w użyciu interfejs z konkurencyjnymi cenami rynkowymi, i możesz tworzyć aplikacje od podstaw. Nie musisz płacić deweloperom tych dodatkowych dolarów za rozwój aplikacji, używając go.

Dlaczego powinieneś używać platformy low-code lub no-code?

Wiele firm i przedsiębiorstw przechodzi na platformy bez kodu / low-code dla ich rozwoju aplikacji. Nawet deweloperzy i freelancerzy używają go do skyrocket ich sprzedaży i wydajności pracy, ponieważ zajmuje im mniej czasu i energii, aby rozwinąć aplikację za pośrednictwem tych niskich / no-code platform, a popularność wciąż rośnie.

Platformy o niskim kodzie / bez kodu szybko zwiększają zyski produktywności przedsiębiorstw. Opracowują atrakcyjną i wpływową analitykę wizualną, która podbiła rynek analityki eksplicytnej. Low code / no-code jest również używany do analityki predykcyjnej i narzędzi uczenia maszynowego, które prowadzą analityka przez automatyczne następstwo działań w celu stworzenia modelu, który pasuje do zbioru danych.

Poza tym, strona internetowa i aplikacja mobilna są łatwo wykonane z platformami o niskim kodzie / bez kodu. Te techniki bardziej wyrafinowane interpretacje, które mogą nawet kontrolować kontakty z klientami. Z tym, platformy no-code i low-code mają pewne usługi o wartości dodanej, w tym:

  • Promuj analitykę cyfrową
  • Utrzymanie analityki cyfrowej
  • Pomaga w SEO (optymalizacja pod kątem wyszukiwarek)
  • Pomaga w SMM (marketing w mediach społecznościowych)
  • Wielki dla automatyzacji biznesu
  • Promuje cyfrowy handel reklamami
  • Nadaje się do projektowania produktów technologicznych
  • Tworzenie i dostosowywanie aplikacji

Czy mogę zrobić uczenie maszynowe bez kodowania?

Prosta i zwięzła odpowiedź na to pytanie brzmi: Tak. Tradycyjny rozwój uczenia maszynowego wymaga opracowania algorytmów uczenia maszynowego bez kodu, które są procesem czasochłonnym i wymagają wcześniejszej wiedzy programistycznej, zasobów i zespołu programistów lub naukowca danych, aby to zrobić. Ale dzięki platformom no-code / low code, sztuczna inteligencja i narzędzia do uczenia maszynowego no-code mają różne użyteczności.

Wraz z rosnącą popularnością niskiego kodu / no-code platformy, to jest koniecznością, że firmy muszą przenieść i uzyskać dźwigni z tej technologii, jak modele uczenia maszynowego są złożone do budowy i wymaga personelu, czasu i pieniędzy. Byłoby to niemożliwe zadanie, jeśli nie zdecydujesz się na platformę bez kodu; nie jesteś naukowcem danych lub deweloperem, aby zrobić uczenie maszynowe.

Zapotrzebowanie na model uczenia maszynowego
Modele uczenia maszynowego wymagają kilku kroków, aby zostały pomyślnie opracowane. Objęcie możliwości uczenia maszynowego okazało się trudne dla wielu osób, aby poprawić ich biegłość. Obszerne organizacje z wystarczającym budżetem objęły go, ponieważ uczenie maszynowe jest czasochłonną, kosztowną metodą wymagającą wysokości ograniczonej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego.

Budowanie wydajności modelu uczenia maszynowego jest wymagającą metodą. Jak omówiono powyżej, deweloperzy, naukowcy danych i twórcy uczenia maszynowego są potrzebni jako zespół, aby osiągnąć i wykonać zadanie. Innym trudem jest znalezienie eksperta w tej dziedzinie jest również dość trudne. To jest oczekiwane w jaki sposób ogólne dane wzrosła w czasie trwania ze względu na nadmiar technologii. Zapotrzebowanie jest tak duże, że nawet ci, którzy są informatykami i znają się na technice komputerowej, są popychani do ambitnych karier związanych z analizą danych.

Czym jest uczenie maszynowe bez kodu?

Omówione powyżej trudności oraz zapotrzebowanie na uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję doprowadziły do wniosku, że platforma no-code będzie fantastycznie pasować do rozwoju modeli głębokiego uczenia maszynowego. Zwłaszcza jeśli masz mały budżet i nie możesz zapłacić za zespoły data science, możesz użyć platform no-code do rozwoju, z których większość jest rozsądnie wyceniona. Najlepszym z nich jest AppMaster, który oferuje przyjazne dla użytkownika narzędzie do programowania wizualnego i całodobowy zespół, który poprowadzi Cię przez cały proces.

Analitycy i naukowcy zajmujący się danymi powszechnie zajmują się twoimi danymi. Tradycyjna metoda lub narzędzia do opracowywania i zarządzania danymi nie są warte czasu i wysiłku, jaki zabierają, ponieważ użytkownik końcowy jest zwykle nietechniczny, jak ludzie biznesu, zespoły zasobów ludzkich, zespoły marketingowe, osoby zajmujące się sprzedażą itp. Osoby te używają analityków i naukowców danych do przetwarzania danych i polegają na analitykach danych, aby korzystać z tych narzędzi.

To kieruje w stronę znacznego powiązania. Zamiast tego naukowcy i analitycy danych przestają tracić czas i spędzają miesiące na opracowywaniu zewnętrznego procesora graficznego dla firm. W dłuższej perspektywie przepływ pracy będzie nieefektywny.

Najlepszym sposobem jest umieszczenie istotnych danych w bezpiecznej aplikacji do uczenia maszynowego wykonanej za pośrednictwem no-code development. Ponadto wiele narzędzi business intelligence, nawet tych z wbudowanym uczeniem maszynowym, nie zostało stworzonych z myślą o użytkownikach biznesowych. Tradycyjni dostawcy często próbują zamaskować złożoność swojego rozwiązania za pomocą funkcji i opcji samoobsługowych. Mimo to klienci czują, że do ich używania wymagany jest wysoki poziom wiedzy informatycznej lub inżynierskiej.

Dlatego też, choć narzędzia business intelligence mają liczne zalety, nie zostały zaprojektowane z myślą o dzisiejszych przedsiębiorstwach i doprowadziły do znacznego pogorszenia ich jakości. Narzędzia, które umożliwiają wszystkim wykorzystanie mocy danych i prognoz, są tym, czego organizacje autentycznie potrzebują. To poprawiłoby wydajność i podejmowanie decyzji, usuwając wąskie gardła i uwalniając przepustowość dla zespołu data science. Dlatego właśnie narzędzia do uczenia maszynowego bez kodu są obecnie tak popularne. Umożliwiają one bezkodowe tworzenie modeli uczenia maszynowego przez każdego, nawet bez wykształcenia programistycznego.

Czym są platformy no-code AI?

Większość systemów no-code zawiera interfejs typu "przeciągnij i upuść ", który pozwala klientom szybko przesłać istotne dane, aby stworzyć wysoce dokładne modele uczenia maszynowego. Oznacza to, że każdy może stworzyć model i dokonać przewidywań, niezależnie od znajomości metod regresji lub lasu.

low-no-code

Na przykład, menedżer zajmujący się wysoką rotacją pracowników może wykorzystać przesłane dane, aby lepiej zrozumieć przyczyny odejścia i wdrożyć plany retencji. W pełni wyszkolony model AI bez kodu wydajności jest tworzony w ciągu kilku kliknięć i może natychmiast prognozować odejście pracowników. Ten menedżer będzie mógł zidentyfikować, którzy z ich pracowników prawdopodobnie odejdą i uzyskać sugestię na temat potencjalnych interwencji, aby zapobiec atrition.

Oczywiście, przewidywanie rotacji personelu to tylko jeden z przypadków użycia no-code; niezliczone inne pokazują jego ogromną wartość dla firm. Według analizy Gartner Magic Quadrant, do 2024 roku nawet 65% rozwoju aplikacji będzie odbywać się na platformach no-code/low-code, demokratyzując moc AI.

Top 10 platform no-code do uczenia maszynowego

Nie trzeba ograniczać uczenia maszynowego do technicznych programistów. W rezultacie analitycy mogą poruszać się szybciej z pomocą platform no-code ML, co pozwala im wspierać proaktywne i innowacyjne myślenie firmy. Platformy uczenia maszynowego dla aplikacji no-code wykazały wiele potencjału i zwiększyły produktywność. Dzięki wykorzystaniu aplikacji mobilnych w chmurze, platformy te pomagają przedsiębiorstwom w automatyzacji i cyfryzacji procedur. Oto wybór platform no-code do rozważenia, jeśli potrzebujesz szybko wdrożyć komponent uczenia maszynowego i zintegrować go z obecnym programem.

CreateML

Bez ręcznej wiedzy o kodowaniu możesz użyć CreateML do tworzenia modeli ML do segmentacji i wykrywania obiektów. Możesz sprawnie i skutecznie obsługiwać bogaty zestaw danych. Dodatkowo możesz testować i trenować swoje niestandardowe modele uczenia maszynowego, aby uzyskać podgląd ich zachowania.

To jest platforma, na której możesz nauczyć się, jak stworzyć aplikację AI i wykorzystać wizję komputerową do rozwiązania problemu biznesowego w ciągu kilku godzin. Apple udostępnia programistom iOS tę pozbawioną kodu platformę typu "przeciągnij i upuść" do budowania i doskonalenia modeli uczenia maszynowego na komputerze Mac. Kilka szablonów szkoleniowych modeli jest dołączonych do CreateML, samodzielnego programu macOS. Ten framework jest przeznaczony do budowania sieci neuronowych do wykrywania i segmentacji obiektów. Daje programistom iOS oprogramowanie macOS do budowania i zarządzania zbiorami danych. Możesz użyć tego narzędzia do zarysowania i modyfikacji cech zarówno w filmach, jak i obrazach.

Fritz AI

Jest to jedna z rosnących platform uczenia maszynowego kodu, która pomaga wypełnić lukę w wiedzy między naukowcami zajmującymi się danymi a programistami smartfonów. Możesz trenować modele w Studio lub używać już wytrenowanych modeli, dając Ci wybór, ile czasu i pieniędzy chcesz włożyć w tworzenie modeli ML wykrywania obiektów.

Google AutoML

Z pomocą tej platformy no-code, zbudowanej na możliwościach uczenia maszynowego google z niewielką ilością kodu, doświadczenie w uczeniu maszynowym może trenować precyzyjne modele dla ich konkretnych wymagań biznesowych. Umożliwia również programistom z niewielką wiedzą o ML trenować modele specjalnie dla konkretnych przypadków użycia. Platforma obsługuje różne źródła danych szkoleniowych i przypadki użycia, w tym wizję komputerową, inteligencję wideo, przetwarzanie języka naturalnego i tłumaczenie.

Runway ML

Z pomocą tej platformy studenci i kreatywni profesjonaliści z różnych dziedzin będą mieli dostęp do podejść ML. Oferuje zabawne interfejsy wizualne, aby skutecznie trenować modele, od produkcji tekstu i obrazu po przechwytywanie ruchu.

AI

Uzyskaj dialog danych, aby automatycznie kształtować zbiór danych bez użycia kodu, a następnie udostępnij swoje modele ML zespołowi lub ogółowi społeczeństwa. Każdy może zacząć tworzyć prognozy za pomocą algorytmów, a ty możesz użyć interfejsu API o niskim kodzie, aby włączyć dynamiczne prognozy Machine Learning do swojej aplikacji.

AI ma na celu zaoferowanie każdemu prostego rozwiązania. Plik CSV może zostać zintegrowany lub dodany do Twoich źródeł danych. Rozpoznaj zmienne, które wpływają na przewidywania i prognozuj wyniki za pomocą hipotetycznych sytuacji. Zbadaj dogłębnie specyfikę algorytmu, znajdź rywalizujące modele i dowiedz się, jak działają modele.

To wykonuje złożone zadania na zdefiniowanych przez użytkownika danych szkoleniowych CSV przy użyciu najnowocześniejszego NLP. Marketerzy i właściciele firm mogą go używać do szacowania przepływu dochodów, poprawy efektywności operacyjnej, tworzenia bardziej wydajnego łańcucha dostaw i prowadzenia spersonalizowanych automatycznych kampanii marketingowych.

Data Robot

Znana korporacyjna platforma AI end-to-end do szybkiego i prostego wdrażania niezawodnych modeli predykcyjnych. Umożliwia analitykom biznesowym tworzenie analityki predykcyjnej bez posiadania doświadczenia w programowaniu lub uczeniu maszynowym kodu. Pomaga w planowaniu, tworzeniu, wdrażaniu, nadzorowaniu i utrzymywaniu aplikacji AI na skalę przedsiębiorstwa.

Big ML

Big ML to platforma open-source, która zapewnia organizacjom usługi w zakresie integracji aplikacji i uczenia maszynowego kodu. Analityka biznesowa i integracja aplikacji są oferowane wraz z commoditized code machine learning jako usługa. Za pomocą kilku kliknięć może stworzyć głębokie uczenie lub model uczenia się.

Super Annotate

Dla swojej AI, stwórz Super Data z Super Annotate. Dla Twojej aplikacji sztucznej inteligencji zapewnia platformę end-to-end do adnotacji, zarządzania i wersjonowania danych prawdy podstawowej. Ponieważ Super Annotate wykorzystuje solidny zestaw narzędzi, wiodące w branży usługi adnotacji danych oraz potężny system zarządzania danymi, możesz rozwijać i automatyzować swój potok AI 3-5 razy szybciej.

Super Annotate oferuje architekturę security-first, która łączy rurociągi o dowolnej złożoności i wielkości. Ponieważ może rozwijać projekty na całym świecie, możesz zobowiązać się do bardziej znaczących zakupów, aby uzyskać masowe rabaty i obniżyć koszt rurociągów AI.

Maszyna ucząca

Maszyna ucząca pozwala zaprogramować wizję komputerową, aby wykryć lub rozpoznać twoje dźwięki, gesty i wizualizacje. Zapewnia bardziej proste rozwiązanie do tworzenia modeli uczenia maszynowego dla twoich aplikacji, stron internetowych i innych bez żadnego doświadczenia w kodowaniu.

The teachable machine to platforma uczenia maszynowego o niskim kodzie dla sieci, która umożliwia tworzenie modeli uczenia maszynowego, które są przyjazne dla użytkownika i otwarte dla wszystkich. Łatwo jest złożyć swoje próbki i zaklasyfikować je do różnych klas lub kategorii, które chcesz, aby twoja maszyna zrozumiała.

Model może zostać wyeksportowany do wykorzystania w Twoich stronach internetowych, aplikacjach i nie tylko. Trenuj swój komputer i natychmiast sprawdź, czy zachował on informacje, których go nauczyłeś. Szkolenie modelu jest nawet dostępne do pobrania lub hostingu online.

Co ważniejsze, możesz używać modelu całkowicie w swoim urządzeniu, bez opuszczania go przez jakiekolwiek dane, w tym dane z mikrofonu i kamery internetowej. Dodatkowo, możesz szybko kategoryzować zdjęcia i pozycje ciała z plików, kamer internetowych i dźwięków z krótkich próbek dźwiękowych.

Podsumowanie

Aby być rozstrzygającym, musisz zrozumieć, że narzędzia do zarządzania danymi, analizy i procesowej inteligencji biznesowej były dobre. Ale ze względu na zwiększone zapotrzebowanie i interfejs techniczny wykorzystanie jest ograniczone do nauki danych i analityków danych. Z drugiej strony, sztuczna inteligencja (AI) i narzędzia uczenia maszynowego bez kodu byłyby bajeczne, ponieważ obejmują wszystkie wady. Te narzędzia uczenia maszynowego bez kodu są łatwe do stworzenia, jeśli rozwój odbywa się za pośrednictwem platformy bez kodu. AppMaster to najlepsza platforma no-code na rynku do tworzenia aplikacji i tych narzędzi AI. Sprawdź plan już dziś, aby zacząć.