เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีโค้ด

คุณรอคอยที่จะวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติหรือไม่? ถ้าใช่ คุณอาจตั้งหน้าตั้งตารอเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่จะช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจข้อมูลและเรียนรู้ผ่านความรู้เพื่อทำงานให้สำเร็จโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมที่แม่นยำ ในยุคอินเทอร์เน็ตปัจจุบัน ทักษะด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นทุกวัน เหตุผลเบื้องหลังคือความง่ายที่ทำให้ธุรกิจและองค์กรรับรู้และควบคุมข้อมูลของตนอย่างชาญฉลาดโดยไม่ต้องเสียเวลามาก

เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงประเภทต่างๆ ที่มีอยู่ในตลาดกำลังทำงานอย่างมีประสิทธิภาพและประมวลผลข้อมูลได้เร็วขึ้น คุณรู้หรือไม่ว่าคุณสามารถสร้างเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องได้? ถ้าไม่ คุณต้องอ่านบทความนี้ให้จบ

แพลตฟอร์มที่ใช้โค้ดน้อยและไม่มีโค้ดคืออะไร

ก่อนหน้านี้ คุณต้องจ้างทีมนักพัฒนาเพื่อสร้างแอปและเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ หรือทำการซื้อจากภายนอก กล่าวโดยสรุปคือ ส่วนใหญ่สร้างผ่านภาษาโปรแกรมตั้งแต่เริ่มต้น ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาผ่านโค้ดนั้นสูง อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบันมีตัวเลือก ทั้งแพลตฟอร์มแบบเขียนโค้ดน้อยและไม่ต้องเขียนโค้ดด้วยแพลตฟอร์ม สำเร็จรูปที่ผู้ใช้สามารถไปและด้วยวิธีการ ลากและวาง ที่ง่ายดาย พัฒนาแอพได้อย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มค่าโดยผู้ที่ไม่มีความรู้ด้านเทคนิค .

แพลตฟอร์ม การพัฒนาแบบไม่ใช้โค้ด เช่น AppMaster ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพัฒนาแอพและเว็บไซต์ได้ทุกประเภทสำหรับการใช้งานของพวกเขาและลูกค้าโดยไม่ต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ดใดๆ มีการปรับแต่งให้เลือกมากมาย โค้ดต่ำและไม่มีโค้ดใช้แนวทางเดียวกันไม่มากก็น้อย แต่มีความแตกต่างบางประการที่อธิบายไว้ด้านล่าง

รหัสต่ำคืออะไร?

Low-code เป็นกลยุทธ์ในการพัฒนาแอพที่ใช้ภาพประกอบและความรู้ในการเขียนโค้ด นั่นหมายความว่าคุณยังคงต้องมีความรู้พื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้แพลตฟอร์มแบบเขียนโค้ดต่ำ ช่วยลดเวลา ภาระ และค่าใช้จ่ายโดยทำให้กระบวนการง่ายขึ้น แต่ยังคงต้องการวิธีการสนับสนุนการพัฒนาแบบดั้งเดิม พูดง่ายๆ ก็คือเป็นการผสมระหว่างวิธีเขียนโค้ดแบบดั้งเดิมกับวิธีไม่เขียนโค้ด

ไม่มีรหัสคืออะไร?

ในทางกลับกัน การไม่ใช้โค้ดเป็นวิธีการพัฒนาแอป การเรียนรู้ของเครื่อง และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยอัตโนมัติและไม่ต้องเขียนโค้ด ปราศจากการเขียนโปรแกรมและภาษาเขียนโค้ดโดยสิ้นเชิง คุณต้องใช้วิธีการแสดงภาพและสร้างแอปที่คุณเลือก เป็นเทคนิคที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งมีข้อดีหลายประการเหนือการพัฒนาแอปโดยใช้โค้ดต่ำและวิธีการเขียนโค้ดแบบดั้งเดิม

เทคโนโลยีที่ไม่ต้องเขียนโค้ดไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดเพียงบรรทัดเดียว และเป็นวิธีการที่คุณสามารถสร้างแอปและเว็บไซต์แอปพลิเคชันเพื่อวัตถุประสงค์ใดๆ ได้ด้วยตัวคุณเอง เพียงแค่รับความรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์มที่ไม่ต้องเขียนโค้ดที่คุณใช้อยู่ AppMaster เป็นแพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่ดีที่สุดในตลาดที่มีอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และใช้งานง่ายสุดๆ ด้วยราคาที่แข่งขันได้ในตลาด และคุณสามารถสร้างแอพได้ตั้งแต่เริ่มต้น คุณไม่จำเป็นต้องจ่ายเงินเพิ่มให้กับนักพัฒนาสำหรับการพัฒนาแอพของคุณโดยใช้มัน

เหตุใดคุณจึงควรใช้แพลตฟอร์มที่มีโค้ดน้อยหรือไม่มีโค้ด

ธุรกิจและองค์กรจำนวนมากกำลังเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ด/โค้ดต่ำสำหรับการพัฒนาแอปของตน แม้แต่นักพัฒนาซอฟต์แวร์และฟรีแลนซ์ก็ยังใช้แอปนี้เพื่อเพิ่มยอดขายและผลงานที่พุ่งสูงขึ้น เพราะพวกเขาใช้เวลาและพลังงานน้อยลงในการพัฒนาแอปผ่านแพลตฟอร์มที่ใช้โค้ดน้อย/ไม่มีโค้ด และความนิยมยังคงเพิ่มขึ้น

แพลตฟอร์มที่ใช้โค้ดน้อย/ไม่มีโค้ดช่วยเพิ่มผลผลิตของธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว พวกเขาพัฒนาการวิเคราะห์ด้วยภาพที่น่าดึงดูดใจและมีอิทธิพล ซึ่งเอาชนะตลาดสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก โค้ดต่ำ/ไม่มีโค้ดยังใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่จะแนะนำนักวิเคราะห์ด้วยมาตรการต่อเนื่องโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างโมเดลที่เหมาะกับชุดข้อมูล

นอกจากนี้ เว็บไซต์และแอปพลิเคชันมือถือยังสร้างได้ง่ายด้วยแพลตฟอร์มที่มีโค้ดน้อย/ไม่มีโค้ด เทคนิคเหล่านี้เป็นการตีความที่ละเอียดยิ่งขึ้นซึ่งสามารถควบคุมการติดต่อกับลูกค้าได้ ด้วยเหตุนี้ แพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ดและโค้ดต่ำจึงมีบริการเสริมบางอย่าง ได้แก่:

• ส่งเสริมการวิเคราะห์ดิจิทัล
• รักษาการวิเคราะห์ดิจิทัล
• ช่วยในการ SEO (การเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา)
• ช่วยในการ SMM (การตลาดโซเชียลมีเดีย)
• เหมาะสำหรับ ระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ
• ส่งเสริมการดูแลการแสดงโฆษณาดิจิทัล
• เหมาะสำหรับงานออกแบบผลิตภัณฑ์เทคโนโลยี
• การสร้างและปรับแต่งแอพ

ฉันสามารถทำแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่ต้องเขียนโค้ดได้ไหม

คำตอบที่ตรงไปตรงมาและรัดกุมสำหรับคำถามคือ ใช่ การพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมนั้นต้องการให้คุณพัฒนาอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่ใช้โค้ด ซึ่งเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลาและต้องการความรู้ในการเขียนโปรแกรม ทรัพยากร และทีมพัฒนาหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก่อนที่จะดำเนินการให้สำเร็จ แต่ด้วยแพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ด/โค้ดต่ำ ปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่ใช้โค้ดจึงมีประโยชน์หลายอย่าง

ด้วยความนิยมที่เพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์มที่ใช้โค้ดน้อย/ไม่มีโค้ด ธุรกิจจำเป็นต้องเคลื่อนไหวและใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ เนื่องจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีความซับซ้อนในการสร้างและต้องการพนักงาน เวลา และเงิน มันจะเป็นงานที่เป็นไปไม่ได้หากคุณไม่เลือกใช้แพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ด คุณไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักพัฒนาที่ทำการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

ความต้องการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องการหลายขั้นตอนในการพัฒนาให้สำเร็จ การเปิดรับความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเรื่องยากสำหรับคนจำนวนมากที่จะพัฒนาความสามารถของตนเอง องค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณเพียงพอยอมรับวิธีนี้ เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีที่ใช้เวลานานและมีราคาแพง ซึ่งต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่มีจำกัด

การสร้างประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีที่ท้าทาย ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น นักพัฒนา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้สร้างแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการทำงานเป็นทีมเพื่อบรรลุและบรรลุภารกิจ ความยากลำบากอีกอย่างคือการหาผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้ก็ค่อนข้างยุ่งยากเช่นกัน เป็นที่คาดหมายว่าข้อมูลโดยรวมจะก้าวหน้าไปตามระยะเวลาอันเนื่องมากจากเทคโนโลยีที่มากเกินไป ความต้องการนั้นน่าทึ่งมาก แม้แต่ผู้ที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีและรู้ด้านเทคนิคของคอมพิวเตอร์ก็ยังถูกผลักดันให้เข้าสู่อาชีพการวิเคราะห์ข้อมูลที่ท้าทาย

แมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่มีโค้ดคืออะไร

ความยากลำบากที่กล่าวถึงข้างต้นและความต้องการการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์นำไปสู่ข้อสรุปว่าแพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ดจะเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณมีงบประมาณน้อยและไม่สามารถจ่ายเงินให้กับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ คุณสามารถใช้แพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ดสำหรับการพัฒนา ซึ่งส่วนใหญ่มีราคาสมเหตุสมผล สิ่งที่ดีที่สุดคือ AppMaster ซึ่งมีเครื่องมือ การเขียนโปรแกรมด้วยภาพ ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และทีมงานที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมงเพื่อแนะนำคุณตลอดกระบวนการ

นักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะดูแลข้อมูลของคุณ วิธีการหรือเครื่องมือแบบดั้งเดิมสำหรับการพัฒนาและจัดการข้อมูลไม่คุ้มกับเวลาและความพยายามในการดำเนินการให้เสร็จสิ้น เนื่องจากผู้ใช้ปลายทางมักจะไม่มีความรู้ด้านเทคนิค เช่น นักธุรกิจ ทีมทรัพยากรมนุษย์ ทีมการตลาด ฝ่ายขาย ฯลฯ บุคคลเหล่านี้ ใช้นักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการประมวลผลข้อมูลและพึ่งพานักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้เครื่องมือเหล่านั้น

นั่นนำไปสู่การผูกมัดอย่างมาก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์หยุดเสียเวลาและใช้เวลาหลายเดือนในการพัฒนาหน่วยประมวลผลกราฟิกภายนอกสำหรับธุรกิจ ในระยะยาวขั้นตอนการทำงานจะไม่มีประสิทธิภาพ

วิธีที่ดีที่สุดคือการใส่ข้อมูลที่จำเป็นลงในแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่ปลอดภัยซึ่งทำผ่านการพัฒนาแบบไม่ใช้โค้ด นอกจากนี้ เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจจำนวนมาก แม้แต่เครื่องมือที่มีแมชชีนเลิร์นนิงในตัว ก็ไม่ได้สร้างขึ้นพร้อมกับผู้ใช้ทางธุรกิจ ซัพพลายเออร์แบบดั้งเดิมมักจะพยายามปกปิดความซับซ้อนของโซลูชันด้วยคุณสมบัติและตัวเลือกแบบบริการตนเอง ถึงกระนั้น ลูกค้ารู้สึกว่าพวกเขาต้องการวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือความรู้ด้านวิศวกรรมในระดับสูงเพื่อใช้งาน

ดังนั้น แม้ว่าเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจจะมีข้อดีมากมาย แต่ก็ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับธุรกิจในปัจจุบันและนำไปสู่ความเสื่อมโทรมอย่างมาก เครื่องมือที่ช่วยให้ทุกคนสามารถใช้พลังของข้อมูลและการคาดการณ์เป็นสิ่งที่องค์กรต้องการอย่างแท้จริง ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและการตัดสินใจ ขจัดปัญหาคอขวดและเพิ่มแบนด์วิธให้กับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล นั่นคือเหตุผลที่เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่ใช้โค้ดได้รับความนิยมอย่างมากในตอนนี้ พวกเขาช่วยให้ทุกคนสามารถสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แม้จะไม่มีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมก็ตาม

แพลตฟอร์ม AI แบบไม่มีโค้ดคืออะไร

ระบบที่ไม่มีโค้ดส่วนใหญ่มี อินเทอร์เฟซแบบลากแล้วปล่อย ที่ช่วยให้ลูกค้าอัปโหลดข้อมูลที่จำเป็นได้อย่างรวดเร็วเพื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีความแม่นยำสูง นั่นหมายความว่าใครก็ตามสามารถสร้างแบบจำลองและคาดการณ์ได้ โดยไม่คำนึงถึงความคุ้นเคยกับวิธีการถดถอยหรือฟอเรสต์

ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการที่ต้องรับมือกับการหมุนเวียนของพนักงานสูงสามารถใช้ข้อมูลที่อัปโหลดเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุที่อยู่เบื้องหลังการลาออกได้ดีขึ้นและนำแผนการเก็บรักษาไปใช้ ประสิทธิภาพของโมเดล AI ที่ไม่มีโค้ดที่ผ่านการฝึกอบรมอย่างเต็มที่นั้นสร้างขึ้นในคลิกเดียวและสามารถคาดการณ์การขัดสีของพนักงานได้ทันที ผู้จัดการคนนั้นจะสามารถระบุได้ว่าพนักงานคนใดมีแนวโน้มที่จะลาออกและรับข้อเสนอแนะเกี่ยวกับการแทรกแซงที่อาจเกิดขึ้นเพื่อป้องกันการขัดสี

แน่นอนว่าการคาดคะเนการลาออกของพนักงานเป็นเพียงกรณีเดียวสำหรับการไม่ใช้รหัส อื่น ๆ นับไม่ถ้วนแสดงให้เห็นถึงคุณค่าอันยิ่งใหญ่ต่อธุรกิจ จากการวิเคราะห์ของ Gartner Magic Quadrant มากถึง 65% ของการพัฒนาแอปพลิเคชันจะดำเนินการบนแพลตฟอร์มแบบไม่มีโค้ด/โค้ดต่ำภายในปี 2567 ทำให้พลังของ AI เป็นประชาธิปไตย

10 แพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่ใช้โค้ดยอดนิยม

ไม่จำเป็นต้องจำกัดการเรียนรู้ของเครื่องไว้เฉพาะโปรแกรมเมอร์ด้านเทคนิคเท่านั้น เป็นผลให้นักวิเคราะห์สามารถดำเนินการได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยความช่วยเหลือของแพลตฟอร์ม ML ที่ไม่ต้องเขียนโค้ด ซึ่งช่วยให้พวกเขาสนับสนุนการคิดเชิงรุกและสร้างสรรค์ของบริษัทได้ แพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับแอปที่ไม่ต้องเขียนโค้ดได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ด้วยการใช้แอพมือถือบนระบบคลาวด์ แพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยองค์กรในกระบวนการอัตโนมัติและแปลงเป็นดิจิทัล ต่อไปนี้คือตัวเลือกของแพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ดที่ควรพิจารณาหากคุณต้องการปรับใช้ส่วนประกอบแมชชีนเลิร์นนิงอย่างรวดเร็วและรวมเข้ากับโปรแกรมปัจจุบันของคุณ

CreateML

หากไม่มีความรู้ด้านการเขียนโค้ดด้วยตนเอง คุณสามารถใช้ CreateML เพื่อสร้างโมเดล ML สำหรับการแบ่งส่วนและการตรวจหาวัตถุ คุณสามารถจัดการชุดข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล นอกจากนี้ คุณอาจทดสอบและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กำหนดเองเพื่อดูตัวอย่างลักษณะการทำงานได้

นั่นคือแพลตฟอร์มที่คุณสามารถเรียนรู้วิธีพัฒนาแอพ AI และใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจในเวลาไม่กี่ชั่วโมง Apple ให้บริการนักพัฒนา iOS ด้วยแพลตฟอร์มแบบลากและวางที่ไม่ต้องใช้โค้ดนี้เพื่อสร้างและปรับแต่งโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโค้ดบน Mac เทมเพลตการฝึกโมเดลหลายรายการรวมอยู่ใน CreateML ซึ่งเป็นโปรแกรม macOS แบบสแตนด์อโลน เฟรมเวิร์กนี้ออกแบบมาเพื่อสร้างโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการตรวจจับวัตถุและการแบ่งส่วน ช่วยให้นักพัฒนา iOS ซอฟต์แวร์ macOS สามารถสร้างและจัดการชุดข้อมูลได้ คุณสามารถใช้เครื่องมือนี้เพื่อร่างและแก้ไขคุณลักษณะต่างๆ ทั้งในวิดีโอและรูปภาพ

ฟริตซ์ เอไอ

เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงโค้ดที่กำลังเติบโตซึ่งช่วยเชื่อมช่องว่างความรู้ระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาสมาร์ทโฟน คุณสามารถฝึกโมเดลในสตูดิโอหรือใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว ให้คุณเลือกได้ว่าจะลงเวลาและเงินเท่าใดในการสร้างโมเดล ML สำหรับการตรวจหาวัตถุ

Google AutoML

ด้วยความช่วยเหลือของแพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ดนี้ ซึ่งสร้างขึ้นจากความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องของ Google ด้วยโค้ดเพียงเล็กน้อย ประสบการณ์การเรียนรู้ของเครื่องสามารถฝึกโมเดลที่แม่นยำสำหรับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะของพวกเขาได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้โปรแกรมเมอร์ที่มีความรู้เกี่ยวกับ ML เพียงเล็กน้อยสามารถฝึกโมเดลเฉพาะสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะได้ แพลตฟอร์มนี้จัดการแหล่งข้อมูลการฝึกอบรมและกรณีการใช้งานต่างๆ รวมถึงการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ระบบวิดีโออัจฉริยะ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการแปล

รันเวย์ ม.ล

ด้วยความช่วยเหลือของแพลตฟอร์มนี้ นักศึกษาและผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างสรรค์จากสาขาต่างๆ จะสามารถเข้าถึงแนวทาง ML ได้ มีอินเทอร์เฟซภาพที่สนุกสนานเพื่อฝึกโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การผลิตข้อความและรูปภาพไปจนถึงการจับภาพเคลื่อนไหว

AI

รับกล่องโต้ตอบข้อมูลเพื่อสร้างชุดข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องใช้โค้ดใดๆ จากนั้นแชร์โมเดล ML กับทีมหรือสาธารณชนทั่วไป ทุกคนอาจเริ่มสร้างการคาดคะเนโดยใช้อัลกอริทึม และคุณสามารถใช้ API แบบโค้ดต่ำ เพื่อรวมการคาดคะเนแมชชีนเลิร์นนิงแบบไดนามิกเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณได้

AI มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ทุกคนมีวิธีแก้ปัญหาง่ายๆ ไฟล์ CSV สามารถรวมหรือเพิ่มเข้ากับแหล่งข้อมูลของคุณได้ รู้จักตัวแปรที่ส่งผลต่อการคาดคะเนและผลการพยากรณ์โดยใช้สถานการณ์สมมุติ ตรวจสอบข้อมูลจำเพาะของอัลกอริทึมในเชิงลึก ค้นหาโมเดลคู่แข่ง และเรียนรู้วิธีการทำงานของโมเดล

ที่ทำงานที่ซับซ้อนบนข้อมูลการฝึกอบรม CSV ที่ผู้ใช้กำหนดโดยใช้ NLP ที่ล้ำสมัย นักการตลาดและเจ้าของธุรกิจสามารถใช้เพื่อประเมินกระแสรายได้ ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน สร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และเรียกใช้แคมเปญการตลาดอัตโนมัติแบบกำหนดเอง

หุ่นยนต์ข้อมูล

แพลตฟอร์ม AI แบบ end-to-end ขององค์กรที่มีชื่อเสียงสำหรับการนำโมเดลการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ไปใช้อย่างรวดเร็วและตรงไปตรงมา ช่วยให้นักวิเคราะห์ธุรกิจสามารถสร้างการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ได้โดยไม่ต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมหรือการเรียนรู้ของเครื่องโค้ด ช่วยในการวางแผน การสร้าง การปรับใช้ การกำกับดูแล และการบำรุงรักษาแอปพลิเคชัน AI ระดับองค์กร

บิ๊ก ม.ล

Big ML เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ให้บริการแก่องค์กรสำหรับการรวมแอปพลิเคชันและการเรียนรู้ของเครื่องโค้ด มีการนำเสนอนักวิเคราะห์ธุรกิจและการรวมแอปพลิเคชันพร้อมกับการเรียนรู้ด้วยเครื่องโค้ดแบบ commoditized เป็นบริการ ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง ก็สามารถสร้างการเรียนรู้เชิงลึกหรือรูปแบบการเรียนรู้ได้

คำอธิบายประกอบสุด

สำหรับ AI ของคุณ ให้สร้าง Super Data ด้วย Super Annotate สำหรับแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ของคุณ แอปนี้จะมอบแพลตฟอร์มแบบ end-to-end เพื่อใส่คำอธิบายประกอบ จัดการ และกำหนดเวอร์ชันของข้อมูลความจริงพื้นฐาน เนื่องจากใช้ชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ บริการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรม และระบบจัดการข้อมูลที่ทรงพลัง คุณจึงสามารถขยายและทำให้ไปป์ไลน์ AI เป็นอัตโนมัติได้เร็วขึ้น 3-5 เท่า

Super Annotate นำเสนอสถาปัตยกรรมที่เน้นการรักษาความปลอดภัยเป็นอันดับแรก ซึ่งรวมไปป์ไลน์ที่มีความซับซ้อนและขนาดใดก็ได้ เนื่องจากสามารถขยายโครงการไปทั่วโลก คุณอาจตกลงที่จะซื้อจำนวนมากขึ้นเพื่อรับส่วนลดจำนวนมากและลดต้นทุนของไปป์ไลน์ AI

เครื่องที่สามารถสอนได้

เครื่องที่สามารถสอนได้ช่วยให้คุณสามารถตั้งโปรแกรมคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อตรวจจับหรือจดจำเสียง ท่าทาง และภาพของคุณได้ เป็นโซลูชันที่ตรงไปตรงมามากขึ้นในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับแอปพลิเคชัน เว็บไซต์ และอื่นๆ โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ในการเขียนโค้ด

เครื่องจักรที่สอนได้คือแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้โค้ดต่ำสำหรับเว็บ ซึ่งช่วยให้คุณพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เป็นมิตรกับผู้ใช้และเปิดกว้างสำหรับทุกคน ง่ายต่อการรวบรวมตัวอย่างของคุณและจัดประเภทเป็นคลาสหรือประเภทต่างๆ ที่คุณต้องการให้เครื่องของคุณเข้าใจ

โมเดลอาจส่งออกเพื่อใช้ในเว็บไซต์ แอปพลิเคชัน และอื่นๆ ของคุณ ฝึกฝนคอมพิวเตอร์ของคุณและตรวจสอบทันทีเพื่อดูว่ายังเก็บข้อมูลที่คุณสอนไว้หรือไม่ การฝึกอบรมแบบจำลองมีให้ดาวน์โหลดหรือโฮสต์ออนไลน์

ที่สำคัญกว่านั้น คุณสามารถใช้โมเดลทั้งหมดภายในอุปกรณ์ของคุณโดยไม่มีข้อมูลใดๆ ออกจากโมเดล รวมถึงข้อมูลไมโครโฟนและเว็บแคม นอกจากนี้ คุณสามารถจัดหมวดหมู่ภาพถ่ายและตำแหน่งของร่างกายได้อย่างรวดเร็วจากไฟล์ เว็บแคม และเสียงจากตัวอย่างเสียงสั้นๆ

บทสรุป

คุณต้องเข้าใจว่าเครื่องมือการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และกระบวนการธุรกิจอัจฉริยะนั้นดี แต่เนื่องจากความต้องการที่เพิ่มขึ้นและการใช้งานส่วนต่อประสานทางเทคนิคนั้นจำกัดไว้เฉพาะวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่ใช้โค้ดจะยอดเยี่ยมมากเนื่องจากครอบคลุมข้อบกพร่องทั้งหมด เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบไม่ใช้โค้ดเหล่านี้สร้างได้ง่ายหากทำการพัฒนาผ่านแพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ด AppMaster เป็นแพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่ดีที่สุดในตลาดสำหรับการสร้างแอพและเครื่องมือ AI เหล่านี้ ตรวจสอบ แผน วันนี้เพื่อเริ่มต้น