Ждете ли вы автоматизации анализа данных? Если да, возможно, вы с нетерпением ждете инструмент машинного обучения, который позволит компьютеру понимать данные и учиться на основе знаний для выполнения задач без точного программирования. В сегодняшнюю эпоху Интернета навыки искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более популярными с каждым днем. Причиной этого является простота, с которой предприятия и организации могут воспринимать и разумно регулировать свои данные, не затрачивая много времени.

Различные типы инструментов машинного обучения, доступные на рынке, эффективно выполняют свою работу и быстрее обрабатывают данные. Знаете ли вы, что можно создать свой инструмент машинного обучения? Если Нет, то вы должны прочитать эту статью до конца.

Что такое low-code и no-code платформы?

Раньше вы должны нанять команду разработчиков для создания ваших приложений и инструментов машинного обучения или совершать покупки, уже сделанные извне. Короче говоря, они в основном сделаны с помощью языков программирования с нуля. Стоимость разработки через код высока. Однако в настоящее время существует вариант платформ с низким кодом и без кода с готовой платформой, на которую пользователи могут перейти и с помощью простого метода перетаскивания эффективно и с минимальными затратами разрабатывать свои приложения нетехническими людьми. .

Платформа разработки без кода , такая как AppMaster, позволяет пользователям разрабатывать все виды приложений и веб-приложений для себя и клиента без каких-либо навыков программирования. На выбор также доступен широкий спектр настроек. Low-code и no-code более или менее используют один и тот же подход, но некоторые различия описаны ниже.

Что такое низкий код?

Low-code — это стратегия разработки приложений, в которой используются визуальные иллюстрации и некоторые знания в области кодирования. Это означает, что вам все еще нужно иметь некоторые базовые знания в области программирования, чтобы использовать платформу с низким кодом. Это сокращает время, нагрузку и стоимость за счет упрощения процесса, но по-прежнему нуждается в традиционном методе поддержки разработки. Итак, проще говоря, это смесь традиционных методов кодирования и методов без кода.

Что такое без кода?

С другой стороны, без кода — это автоматический и не требующий программирования метод разработки приложений, машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) . Он полностью свободен от программирования и языка кодирования. Вам нужно использовать визуальный метод и создать приложение по вашему выбору. Это новый метод с несколькими преимуществами по сравнению с традиционным методом разработки приложений с низким кодом.

no-code-solutions work

Технология без кода не требует ни одной строки кода и представляет собой метод, с помощью которого вы можете самостоятельно создавать приложения и веб-приложения для любых целей, просто получив некоторые ноу-хау используемой вами платформы без кода. AppMaster — лучшая на рынке платформа без кода, которая имеет удобный и очень простой в использовании интерфейс по конкурентоспособным рыночным ценам, и вы можете создавать приложения с нуля. Вам не нужно платить разработчикам эти дополнительные доллары за разработку вашего приложения, используя его.

Почему вы должны использовать платформу с низким кодом или без кода?

Многие компании и предприятия переходят на платформы без кода / с низким кодом для разработки своих приложений. Даже разработчики и фрилансеры используют его, чтобы резко увеличить свои продажи и производительность труда, потому что им требуется меньше времени и энергии для разработки приложения с помощью этих платформ с низким кодом / без кода, и популярность все еще растет.

Платформы с низким кодом/без кода быстро повышают производительность бизнеса. Они разрабатывают привлекательную и влиятельную визуальную аналитику, которая завоевала рынок объяснительной аналитики. Low code/no-code также используется для предиктивной аналитики и инструментов машинного обучения, которые направляют аналитика с помощью автоматической последовательности мер для создания модели, соответствующей набору данных.

Кроме того, веб-сайт и мобильное приложение легко создаются на платформах с низким кодом / без кода. Эти методы являются более совершенными интерпретациями, которые могут даже контролировать отношения с клиентами. При этом платформы без кода и с низким кодом имеют некоторые дополнительные услуги, в том числе:

  • Продвигайте цифровую аналитику
  • Ведение цифровой аналитики
  • Помогает в SEO (поисковая оптимизация)
  • Помогает в SMM (маркетинг в социальных сетях)
  • Отлично подходит для автоматизации бизнеса
  • Способствует трафику цифровой рекламы
  • Подходит для проектирования технологических продуктов
  • Создание и настройка приложений

Могу ли я заниматься машинным обучением без программирования?

Прямой и краткий ответ на вопрос — да. Традиционная разработка машинного обучения требует, чтобы вы разработали алгоритмы машинного обучения без кода, что требует времени и требует предварительных знаний в области программирования, ресурсов и команды разработчиков или специалиста по данным для его выполнения. Но с платформами без кода / с низким кодом инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения без кода имеют различную полезность.

С ростом популярности платформ с низким кодом / без кода компании должны двигаться и использовать эту технологию, поскольку модели машинного обучения сложны для создания и требуют персонала, времени и денег. Это было бы невыполнимой задачей, если вы не выберете платформу без кода; вы не специалист по данным или разработчик, занимающийся машинным обучением.

Спрос на модель машинного обучения
Для успешной разработки моделей машинного обучения требуется несколько шагов. Использование возможностей машинного обучения оказалось трудным для многих людей, чтобы улучшить свои навыки. Крупные организации с достаточным бюджетом приняли его, потому что машинное обучение — это трудоемкий и дорогой метод, требующий повышенного ограниченного опыта в области машинного обучения.

Построение производительности модели машинного обучения — сложный метод. Как обсуждалось выше, разработчики, специалисты по данным и создатели машинного обучения необходимы как команда для достижения и выполнения задачи. Еще одна трудность заключается в том, что найти эксперта в этой области также довольно сложно. Ожидается, что общие данные изменятся с течением времени из-за избытка технологий. Спрос настолько значителен, что даже тех, кто является ИТ-специалистом и знаком с техническими особенностями компьютера, вынуждают заниматься сложной карьерой в области анализа данных.

Что такое машинное обучение без кода?

Обсужденные выше трудности и потребность в машинном обучении и искусственном интеллекте привели к выводу, что платформа без кода идеально подходит для разработки модели машинного глубокого обучения. Особенно, если у вас небольшой бюджет и вы не можете платить за группы специалистов по обработке и анализу данных, вы можете использовать для разработки платформы без кода, большинство из которых доступны по цене. Лучшим из них является AppMaster, который предлагает удобный инструмент визуального программирования и круглосуточную команду, которая поможет вам в этом процессе.

Аналитики и специалисты по данным обычно заботятся о ваших данных. Традиционный метод или инструменты для разработки данных и управления ими не стоят времени и усилий, которые они затрачивают на завершение, потому что конечный пользователь, как правило, не является техническим специалистом, таким как деловые люди, отделы кадров, отделы маркетинга, продавцы и т. д. Эти люди использовать аналитиков и специалистов по обработке данных для обработки данных и полагаться на аналитиков данных в использовании этих инструментов.

Это ведет к существенной связи. Вместо этого специалисты по данным и аналитики перестают тратить время и тратят месяцы на разработку внешнего графического процессора для бизнеса. В долгосрочной перспективе рабочий процесс будет неэффективным.

Лучший способ — поместить необходимые данные в безопасное приложение машинного обучения, созданное с помощью разработки без кода. Кроме того, многие инструменты бизнес-аналитики, даже со встроенным машинным обучением, не были созданы с участием бизнес-пользователей. Традиционные поставщики часто пытаются скрыть сложность своего решения с помощью функций и опций самообслуживания. Тем не менее, клиенты считают, что для их использования им требуется высокий уровень компьютерных или инженерных знаний.

Таким образом, хотя инструменты бизнес-аналитики имеют многочисленные преимущества, они не были предназначены для современного бизнеса и привели к значительному ухудшению. Инструменты, которые позволяют всем использовать всю мощь данных и прогнозов, — это то, что действительно нужно организациям. Это повысит эффективность и скорость принятия решений, устранит узкие места и освободит полосу пропускания для группы специалистов по обработке и анализу данных. Вот почему сейчас так популярны инструменты машинного обучения без кода. Они позволяют создавать модели машинного обучения без кода любым пользователем, даже не имеющим опыта программирования.

Что такое платформы искусственного интеллекта без кода?

Большинство систем без кода включают интерфейс перетаскивания, который позволяет клиентам быстро загружать необходимые данные для создания высокоточных моделей машинного обучения. Это означает, что любой может создать модель и сделать прогноз, независимо от его знакомства с методами регрессии или леса.

low-no-code

Например, менеджер, имеющий дело с высокой текучестью кадров, может использовать данные загрузки, чтобы лучше понять причины увольнения и реализовать планы удержания. Эффективность полностью обученной модели искусственного интеллекта без кода создается одним щелчком мыши и может мгновенно прогнозировать отток персонала. Этот менеджер сможет определить, кто из его сотрудников может уйти, и получить предложение о возможных мерах по предотвращению увольнения.

Конечно, прогнозирование текучести кадров — это только один из вариантов использования без кода; бесчисленное множество других демонстрируют его огромную ценность для бизнеса. Согласно анализу магического квадранта Gartner, к 2024 году до 65% разработки приложений будет осуществляться на платформах без кода или с низким кодом, что демократизирует силу ИИ.

10 лучших платформ машинного обучения без кода

Нет необходимости ограничивать машинное обучение техническими программистами. В результате аналитики могут двигаться быстрее с помощью платформ машинного обучения без кода, что позволяет им поддерживать проактивное и инновационное мышление своей компании. Платформы машинного обучения для приложений без кода продемонстрировали большой потенциал и повышенную производительность. Благодаря использованию облачных мобильных приложений эти платформы помогают предприятиям автоматизировать и оцифровывать процедуры. Вот выбор платформ без кода, которые следует учитывать, если вам нужно быстро развернуть компонент машинного обучения и интегрировать его в вашу текущую программу.

CreateML

Без знаний ручного кодирования вы можете использовать CreateML для создания моделей машинного обучения для сегментации и обнаружения объектов. Вы можете эффективно и результативно обрабатывать обширный набор данных. Кроме того, вы можете протестировать и обучить свои пользовательские модели машинного обучения, чтобы получить предварительный просмотр их поведения.

Это платформа, на которой вы можете узнать, как разработать приложение с искусственным интеллектом и использовать компьютерное зрение для решения бизнес-задачи за считанные часы. Apple предоставляет разработчикам iOS эту платформу перетаскивания без кода для создания и оттачивания моделей машинного обучения кода на Mac. Несколько шаблонов обучения моделей включены в CreateML, отдельную программу для macOS. Этот фреймворк предназначен для построения нейронных сетей для обнаружения и сегментации объектов. Это дает разработчикам iOS программное обеспечение macOS для создания наборов данных и управления ими. Вы можете использовать этот инструмент, чтобы наметить и изменить функции как в видео, так и в изображениях.

Фриц А.И.

Это одна из растущих платформ машинного обучения кода, которая помогает преодолеть разрыв в знаниях между учеными, работающими с данными, и разработчиками смартфонов. Вы можете обучать модели в Studio или использовать уже обученные модели, что дает вам выбор, сколько времени и денег вы хотите потратить на создание моделей машинного обучения для обнаружения объектов.

Google AutoML

С помощью этой платформы без кода, построенной на возможностях машинного обучения Google с небольшим кодом, опыт машинного обучения может обучать точные модели для их конкретных бизнес-требований. Это также позволяет программистам, мало знакомым с ML, обучать модели специально для конкретных случаев использования. Платформа обрабатывает различные источники обучающих данных и варианты использования, включая компьютерное зрение, видеоаналитику, обработку естественного языка и перевод.

Взлетно-посадочная полоса МЛ

С помощью этой платформы студенты и творческие специалисты из различных областей получат доступ к подходам машинного обучения. Он предлагает забавные визуальные интерфейсы для эффективного обучения моделей, от создания текста и изображений до захвата движения.

ИИ

Получите диалог данных, чтобы автоматически сформировать набор данных без использования кода, а затем поделитесь своими моделями машинного обучения с командой или широкой публикой. Каждый может начать делать прогнозы с использованием алгоритмов, и вы можете использовать API с низким кодом для включения динамических прогнозов машинного обучения в свое приложение.

ИИ призван предложить каждому простое решение. Файл CSV можно интегрировать или добавить в ваши источники данных. Распознавайте переменные, влияющие на прогнозы и результаты прогнозов, используя гипотетические ситуации. Подробно изучите спецификации алгоритма, найдите конкурирующие модели и узнайте, как они работают.

Это выполняет сложные задачи на определяемых пользователем обучающих данных CSV с использованием передового НЛП. Маркетологи и владельцы бизнеса могут использовать его для оценки потока доходов, повышения эффективности работы, создания более эффективной цепочки поставок и запуска индивидуальных автоматизированных маркетинговых кампаний.

Информационный робот

Известная комплексная платформа корпоративного ИИ для быстрого и простого внедрения надежных моделей прогнозирования. Это позволяет бизнес-аналитикам создавать прогнозную аналитику, не имея опыта программирования или машинного обучения кода. Это помогает в планировании, создании, развертывании, контроле и обслуживании приложений искусственного интеллекта масштаба предприятия.

Большой МЛ

Big ML — это платформа с открытым исходным кодом, которая предоставляет организациям услуги по интеграции приложений и машинному обучению кода. Бизнес-аналитика и интеграция приложений предлагаются вместе с коммерциализированным машинным обучением кода в качестве услуги. Всего несколькими щелчками мыши можно создать глубокое обучение или модель обучения.

Супер аннотировать

Для вашего ИИ создайте Super Data с помощью Super Annotate. Для вашего приложения искусственного интеллекта он предоставляет сквозную платформу для аннотирования, управления и версии наземных данных. Поскольку он использует надежный набор инструментов, ведущие в отрасли службы аннотирования данных и мощную систему управления данными, вы можете расширять и автоматизировать конвейер ИИ в 3–5 раз быстрее.

Super Annotate предлагает ориентированную на безопасность архитектуру, которая объединяет конвейеры любой сложности и размера. Поскольку он может расширять проекты по всему миру, вы можете совершить более значительные покупки, чтобы получить оптовые скидки и снизить стоимость конвейеров ИИ.

Обучаемая машина

Обучаемая машина позволяет запрограммировать компьютерное зрение, чтобы обнаруживать или распознавать ваши звуки, жесты и визуальные эффекты. Он предоставляет более простое решение для создания моделей машинного обучения для ваших приложений, веб-сайтов и многого другого без какого-либо опыта программирования.

Обучаемая машина — это веб-платформа машинного обучения с низким кодом, которая позволяет разрабатывать модели машинного обучения, удобные для пользователя и открытые для всех. Легко собрать образцы и классифицировать их по различным классам или категориям, которые вы хотите, чтобы ваша машина понимала.

Модель можно экспортировать для использования на ваших веб-сайтах, в приложениях и т. д. Обучите свой компьютер и мгновенно проверьте, сохранил ли он информацию, которой вы его научили. Обучение модели доступно даже для скачивания или размещения в Интернете.

Что еще более важно, вы можете полностью использовать модель на своем устройстве без каких-либо данных, покидающих модель, включая данные микрофона и веб-камеры. Кроме того, вы можете быстро классифицировать фотографии и положения тела из файлов, веб-камер и звуков из кратких звуковых образцов.

Вывод

Чтобы быть уверенным, вы должны понимать, что инструменты управления данными, анализа и бизнес-аналитики процессов были хорошими. Но из-за повышенного спроса и технического интерфейса использование ограничено наукой о данных и аналитиками данных. С другой стороны, искусственный интеллект (ИИ) и инструменты машинного обучения без кода были бы потрясающими, поскольку они покрывают все недостатки. Эти инструменты машинного обучения без кода легко создать, если разработка осуществляется на платформе без кода. AppMaster — лучшая на рынке платформа без кода для создания приложений и этих инструментов искусственного интеллекта. Ознакомьтесь с планом сегодня, чтобы начать.