Veri analizinin otomasyonunu dört gözle bekliyor musunuz? Evet ise, bir bilgisayarın verileri anlamasını ve kesin programlama olmadan görevleri yerine getirmek için bilgi yoluyla öğrenmesini sağlayacak bir makine öğrenimi aracını dört gözle bekliyor olabilirsiniz. Günümüz internet çağında, yapay zeka ve makine öğrenimi becerileri her geçen gün popülerlik kazanmaktadır. Bunun nedeni, işletmelere ve kuruluşlara verilerini çok fazla zaman harcamadan algılama ve akıllıca düzenleme kolaylığı sağlamasıdır.

Piyasada bulunan çeşitli makine öğrenimi araçları işlerini etkin bir şekilde yapıyor ve verileri daha hızlı işliyor. Makine öğrenimi aracınızı oluşturmanın mümkün olduğunu biliyor musunuz? Hayır ise, bu makaleyi sonuna kadar okumalısınız.

Düşük kodlu ve kodsuz platformlar nelerdir?

Daha önce, uygulamalarınızı ve makine öğrenimi araçlarınızı oluşturmak veya zaten dışarıdan yapılmış satın alma işlemleri yapmak için bir geliştirici ekibi kiralamanız gerekir. Kısacası, çoğunlukla sıfırdan programlama dilleri aracılığıyla yapılırlar. Bir kod aracılığıyla geliştirme maliyeti yüksektir. Ancak günümüzde, kullanıcıların gidebileceği ve kolay bir sürükle ve bırak yöntemiyle uygulamalarını teknik olmayan kişiler tarafından verimli ve uygun maliyetli bir şekilde geliştirebilecekleri hazır bir platforma sahip düşük kodlu ve kodsuz platformlar seçeneği vardır. .

AppMaster gibi kodsuz geliştirme platformu, kullanıcıların herhangi bir kodlama becerisi olmadan, kendi ve müşterinin kullanımı için her türlü uygulamayı ve web sitesi uygulamasını geliştirmelerine olanak tanır. Aralarından seçim yapabileceğiniz geniş bir özelleştirme yelpazesi de vardır. Düşük kodlu ve kodsuz aşağı yukarı aynı yaklaşımı paylaşır, ancak bazı farklılıklar aşağıda açıklanmıştır.

Düşük kod nedir?

Düşük kod, görsel bir illüstrasyon ve biraz kodlama bilgisi kullanan bir uygulama geliştirme stratejisidir. Bu, düşük kodlu bir platform kullanmak için hala biraz arka plan programlama bilgisine sahip olmanız gerektiği anlamına gelir. Süreci basitleştirerek zamanı, yükü ve maliyeti azaltır ancak yine de geleneksel bir geliştirme destek yöntemine ihtiyaç duyar. Yani, daha kolay bir deyişle, geleneksel kodlama yöntemleri ile kodsuz yöntemlerin bir karışımıdır.

kodsuz nedir?

Öte yandan, kodsuz, otomatik ve kodlama içermeyen bir uygulama geliştirme, makine öğrenimi ve yapay zeka (AI) yöntemidir. Tamamen programlama ve kodlama dili içermez. Görsel bir yöntem kullanmanız ve seçtiğiniz bir uygulama oluşturmanız gerekir. Düşük kodlu ve geleneksel kodlama uygulama geliştirme yöntemine göre çeşitli avantajlara sahip, gelişmekte olan bir tekniktir.

no-code-solutions work

Kodlamasız teknoloji, tek bir kodlama satırı gerektirmez ve yalnızca kullandığınız kodsuz platform hakkında biraz bilgi edinerek kendi başınıza herhangi bir amaç için uygulamalar ve web sitesi uygulamaları oluşturabileceğiniz yöntemdir. AppMaster, rekabetçi piyasa fiyatları ile kullanıcı dostu ve süper kullanımı kolay bir arayüze sahip, piyasadaki en iyi kodsuz platformdur ve sıfırdan uygulamalar oluşturabilirsiniz. Bunu kullanarak uygulama geliştirmeniz için geliştiricilere fazladan dolar ödemeniz gerekmez.

Neden düşük kodlu veya kodsuz bir platform kullanmalısınız?

Birçok işletme ve kuruluş, uygulama geliştirmeleri için kodsuz/düşük kodlu platformlara doğru ilerliyor. Geliştiriciler ve serbest çalışanlar bile, bu düşük kodlu/kodsuz platformlar aracılığıyla bir uygulama geliştirmeleri daha az zaman ve enerji gerektirdiğinden satışlarını ve iş çıktılarını hızla artırmak için kullanıyor ve popülerlik hala artıyor.

Düşük kodlu/kodsuz platformlar, işletmelerin üretkenlik kazançlarını artırmak için hızlıdır. Açıklayıcı analitik için piyasayı fetheden çekici ve etkili görsel analitikler geliştirirler. Düşük kodlu / kodsuz, aynı zamanda, bir veri kümesine uyan bir model oluşturmak için analiste otomatik bir dizi önlemle rehberlik eden tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi araçları için de kullanılır.

Ayrıca düşük kodlu/kodsuz platformlar ile bir web sitesi ve mobil uygulama kolaylıkla yapılabilir. Bu teknikler, müşteri ilişkilerini bile kontrol edebilen daha rafine yorumlar. Bununla birlikte, kodsuz ve düşük kodlu platformlar, aşağıdakiler de dahil olmak üzere bazı katma değerli hizmetlere sahiptir:

  • Dijital analitiği teşvik edin
  • Dijital analitiği koruyun
  • SEO'da yardımcı olur (arama motoru optimizasyonu)
  • SMM'de yardımcı olur (Sosyal medya pazarlaması)
  • İş otomasyonu için harika
  • Dijital reklam trafiğini teşvik eder
  • Teknolojik ürün tasarımına uygun
  • Uygulama oluşturma ve özelleştirme

Kodlama olmadan makine öğrenimi yapabilir miyim?

Sorunun net ve özlü cevabı evet. Geleneksel bir makine öğrenimi geliştirmesi, zaman alan ve önceden programlama bilgisi, kaynakları ve bunu gerçekleştirmek için bir geliştirme ekibi veya bir veri bilimcisi gerektiren kodsuz makine öğrenimi algoritmaları geliştirmenizi gerektirir. Ancak kodsuz/düşük kodlu platformlar ile yapay zeka ve kodsuz makine öğrenme araçlarının çeşitli faydaları vardır.

Düşük kodlu/kodsuz platformların artan popülaritesi ile birlikte, makine öğrenimi modellerinin oluşturulması karmaşık olduğundan ve personel, zaman ve para gerektirdiğinden, işletmelerin bu teknolojiyle hareket etmesi ve bu teknolojiden yararlanması zorunludur. Kodsuz bir platform seçmezseniz, bu imkansız bir görev olacaktır; makine öğrenimi yapacak bir veri bilimcisi veya geliştirici değilsiniz.

Makine öğrenimi modeline olan talep
Makine öğrenimi modellerinin başarılı bir şekilde geliştirilmesi için birkaç adım gerekir. Makine öğrenimi yeteneklerini benimsemek, birçok insanın yeterliliklerini geliştirmesinin zor olduğunu kanıtladı. Yeterli bütçeye sahip kapsamlı kuruluşlar, makine öğrenimi, yüksek sınırlı makine öğrenimi uzmanlığı gerektiren zaman alıcı, pahalı bir yöntem olduğundan bunu benimsemiştir.

Bir makine öğrenimi modeli performansı oluşturmak zorlu bir yöntemdir. Yukarıda tartışıldığı gibi, görevi başarmak ve tamamlamak için geliştiriciler, veri bilimcileri ve makine öğrenimi yaratıcılarına bir ekip olarak ihtiyaç vardır. Bir diğer zorluk ise alanında uzman bulmak da oldukça zor. Bu, teknolojinin fazlalığı nedeniyle genel verilerin süre içinde nasıl ilerlediği konusunda bekleniyor. Talep o kadar dikkat çekici ki, BT uzmanları olan ve bilgisayarın teknik özelliklerini bilenler bile zorlu veri analizi kariyerlerine itiliyor.

Kodsuz makine öğrenimi nedir?

Yukarıda tartışılan zorluklar ve makine öğrenimi ve yapay zekaya yönelik talep, kodsuz bir platformun makine derin öğrenme modeli geliştirme için harika bir uyum olacağı sonucuna yol açtı. Özellikle küçük bir bütçeniz varsa ve veri bilimi ekipleri için ödeme yapamıyorsanız, geliştirme için çoğu makul fiyatlı olan kodsuz platformları kullanabilirsiniz. Bunların en iyisi, kullanıcı dostu bir görsel programlama aracı ve süreç boyunca size rehberlik edecek 24 saat hizmet veren bir ekip sunan AppMaster'dır.

Analistler ve veri bilimcileri genellikle verilerinizle ilgilenir. Veri geliştirme ve yönetimine yönelik geleneksel yöntem veya araçlar, tamamlamak için harcadıkları zamana ve çabaya değmez çünkü son kullanıcı genellikle iş adamları, insan kaynakları ekipleri, pazarlama ekipleri, satış görevlileri vb. gibi teknik değildir. Bu kişiler veri işlemeleri için analistleri ve veri bilimcilerini kullanın ve bu araçları kullanmak için veri analistlerine güvenin.

Bu, önemli bir bağlantıya yöneliyor. Bunun yerine, veri bilimcileri ve analistleri zaman kaybetmeyi bırakır ve işletmeler için harici bir grafik işleme birimi geliştirmek için aylar harcarlar. Uzun vadede, iş akışı verimsiz olacaktır.

En iyi yol, temel verileri kodsuz geliştirme yoluyla yapılan güvenli bir makine öğrenimi uygulamasına yerleştirmektir. Ayrıca, yerleşik makine öğrenimine sahip olanlar bile dahil olmak üzere birçok iş zekası aracı, iş kullanıcıları ile oluşturulmamıştır. Geleneksel tedarikçiler, self servis özellikler ve seçeneklerle çözümlerinin karmaşıklığını sıklıkla maskelemeye çalışırlar. Yine de müşteriler, bunları kullanmak için yüksek düzeyde bilgisayar bilimi veya mühendislik bilgisine ihtiyaç duyduklarını düşünüyor.

Bu nedenle iş zekası araçları sayısız avantajlara sahip olsa da günümüz işletmeleri için tasarlanmamıştır ve çok fazla bozulmaya neden olmuştur. Herkesin veri ve tahminlerin gücünden yararlanmasını sağlayan araçlar, kuruluşların gerçekten ihtiyaç duyduğu şeydir. Bu, verimliliği ve karar vermeyi iyileştirecek, darboğazları ortadan kaldıracak ve veri bilimi ekibi için bant genişliğini boşaltacaktır. Bu nedenle kodsuz makine öğrenimi araçları artık çok popüler. Programlama geçmişi olmadan bile herkes tarafından kodsuz makine öğrenimi modelleri oluşturulmasını sağlarlar.

Kodsuz AI platformları nelerdir?

Çoğu kodsuz sistem, müşterilerin yüksek doğrulukta makine öğrenimi modelleri oluşturmak için temel verileri hızla yüklemesine olanak tanıyan bir sürükle ve bırak arabirimi içerir. Bu, herkesin bir model oluşturabileceği ve regresyon veya orman yöntemlerine aşinalıklarından bağımsız olarak tahminlerde bulunabileceği anlamına gelir.

low-no-code

Örneğin, yüksek çalışan devir hızıyla uğraşan bir yönetici, yıpranmanın ardındaki nedenleri daha iyi anlamak ve elde tutma planlarını uygulamak için yükleme verilerini kullanabilir. Tıklamalarda tamamen eğitimli, kodsuz bir yapay zeka modeli performansı oluşturulur ve personel yıpranmasını anında tahmin edebilir. Bu yönetici, hangi çalışanlarının ayrılma olasılığının yüksek olduğunu belirleyebilecek ve yıpranmayı önlemek için olası müdahaleler hakkında bir öneri alabilecektir.

Tabii ki, personel devrini tahmin etmek, kodsuz kullanım için yalnızca bir kullanım durumudur; sayısız diğerleri işletmeler için muazzam değerini göstermektedir. Gartner Magic Quadrant analizine göre, 2024 yılına kadar uygulama geliştirmenin %65'e kadarı kodsuz/düşük kodlu platformlarda gerçekleştirilecek ve yapay zekanın gücünü demokratikleştirecek.

En iyi 10 kodsuz makine öğrenme platformu

Makine öğrenimini teknik programcılarla sınırlamak gerekli değildir. Sonuç olarak, analistler, şirketlerinin proaktif ve yenilikçi düşüncesini desteklemelerini sağlayan kodsuz ML platformlarının yardımıyla daha hızlı hareket edebilir. Kodsuz uygulamalar için makine öğrenimi platformları, çok fazla potansiyel ve artan üretkenlik göstermiştir. Bulut tabanlı mobil uygulamaların kullanımıyla bu platformlar, işletmelere prosedürleri otomatikleştirme ve dijitalleştirme konusunda yardımcı olur. Burada, bir makine öğrenimi bileşenini hızlı bir şekilde dağıtmanız ve onu mevcut programınızla entegre etmeniz gerekip gerekmediğini göz önünde bulundurabileceğiniz bir dizi kodsuz platform bulunmaktadır.

ML oluştur

Manuel kodlama bilgisi olmadan, nesne segmentasyonu ve tespiti için ML modelleri oluşturmak için CreateML'yi kullanabilirsiniz. Zengin bir veri kümesini verimli ve etkili bir şekilde işleyebilirsiniz. Ek olarak, davranışlarının bir önizlemesini almak için özel makine öğrenimi modellerinizi test edebilir ve eğitebilirsiniz.

Bu, bir yapay zeka uygulamasının nasıl geliştirileceğini öğrenebileceğiniz ve bir iş sorununu birkaç saat içinde çözmek için bilgisayar vizyonunu kullanabileceğiniz bir platformdur. Apple, iOS geliştiricilerine, kod makine öğrenimi modellerini bir Mac üzerinde oluşturmaları ve geliştirmeleri için bu kod içermeyen sürükle ve bırak platformunu sağlar. Bağımsız bir macOS programı olan CreateML'ye birkaç model eğitim şablonu dahildir. Bu çerçeve, nesne algılama ve segmentasyon için sinir ağları oluşturmak üzere tasarlanmıştır. Veri kümeleri oluşturmak ve yönetmek için iOS geliştiricilerine macOS yazılımı sağlar. Bu aracı, hem videolardaki hem de resimlerdeki özellikleri özetlemek ve değiştirmek için kullanabilirsiniz.

Fritz AI

Veri bilimcileri ve akıllı telefon geliştiricileri arasındaki bilgi boşluğunu kapatmaya yardımcı olan, büyüyen kod makine öğrenimi platformları arasındadır. Modelleri Studio'da eğitebilir veya önceden eğitilmiş modelleri kullanarak, nesne algılamalı ML modelleri oluşturmak için ne kadar zaman ve para harcamak istediğinize dair bir seçim yapabilirsiniz.

Google AutoML

Google'ın az kodla makine öğrenimi yetenekleri üzerine inşa edilen bu kodsuz platformun yardımıyla, makine öğrenimi deneyimi, belirli iş gereksinimleri için kesin modeller eğitebilir. Ayrıca, çok az makine öğrenimi bilgisine sahip programcıların modelleri özel olarak belirli kullanım durumları için eğitmelerini sağlar. Platform, çeşitli eğitim veri kaynaklarını işler ve bilgisayarla görme, video zekası, doğal dil işleme ve çeviri dahil olmak üzere vakaları kullanır.

Pist ML

Bu platformun yardımıyla çeşitli alanlardan öğrenciler ve yaratıcı profesyoneller ML yaklaşımlarına erişebilecekler. Metin ve görüntü üretiminden hareket yakalamaya kadar modelleri verimli bir şekilde eğitmek için eğlenceli görsel arayüzler sunar.

yapay zeka

Herhangi bir kod kullanmadan veri kümenizi otomatik olarak şekillendirmek için veri diyaloğunu alın, ardından makine öğrenimi modellerinizi ekiple veya genel halkla paylaşın. Herkes algoritmaları kullanarak tahminler üretmeye başlayabilir ve dinamik Makine Öğrenimi tahminlerini uygulamanıza dahil etmek için düşük kodlu API'yi kullanabilirsiniz.

AI, herkese basit bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır. Veri kaynaklarınıza bir CSV dosyası entegre edilebilir veya eklenebilir. Varsayımsal durumları kullanarak tahminleri ve tahmin sonuçlarını etkileyen değişkenleri tanır. Algoritma özelliklerini derinlemesine inceleyin, rakip modelleri bulun ve modellerin nasıl çalıştığını öğrenin.

Bu, son teknoloji NLP kullanarak kullanıcı tanımlı CSV eğitim verileri üzerinde karmaşık görevler gerçekleştirir. Pazarlamacılar ve işletme sahipleri bunu gelir akışını tahmin etmek, operasyonel verimliliği artırmak, daha verimli bir tedarik zinciri oluşturmak ve özelleştirilmiş otomatik pazarlama kampanyaları yürütmek için kullanabilir.

Veri Robotu

Güvenilir tahmin modellerinin hızlı ve basit bir şekilde uygulanması için ünlü kurumsal AI uçtan uca platform. İş analistlerinin herhangi bir programlama veya kod makinesi öğrenimi deneyimi yaşamadan tahmine dayalı analitik oluşturmalarını sağlar. Kurumsal ölçekte yapay zeka uygulamalarının planlanması, oluşturulması, devreye alınması, denetimi ve bakımına yardımcı olur.

büyük makine öğrenimi

Big ML, kuruluşlara uygulama entegrasyonu ve kod makine öğrenimi için hizmetler sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. İş analistleri ve uygulama entegrasyonu, hizmet olarak metalaştırılmış kod makine öğrenimi ile birlikte sunulur. Sadece birkaç tıklama ile derin öğrenme veya bir öğrenme modeli oluşturabilir.

Süper Açıklama

Yapay zekanız için Super Annotate ile Süper Veriler oluşturun. Yapay zeka uygulamanız için, temel gerçek verilerine açıklama eklemek, yönetmek ve sürüm oluşturmak için uçtan uca bir platform sağlar. Sağlam bir araç seti, sektör lideri veri açıklama hizmetleri ve güçlü bir veri yönetim sistemi kullandığından, AI boru hattınızı 3-5 kat daha hızlı büyütebilir ve otomatikleştirebilirsiniz.

Super Annotate, her karmaşıklık ve boyuttaki boru hatlarını birleştiren, güvenlik öncelikli bir mimari sunar. Projeleri dünya çapında genişletebildiğinden, toplu indirimler elde etmek ve yapay zeka işlem hatlarının maliyetini düşürmek için daha önemli satın almalar yapmayı taahhüt edebilirsiniz.

Öğretilebilir Makine

Öğretilebilir bir makine, seslerinizi, hareketlerinizi ve görsellerinizi algılamak veya tanımak için bir bilgisayar vizyonunu programlamanıza olanak tanır. Uygulamalarınız, web siteleriniz ve daha fazlası için herhangi bir kodlama deneyimi olmadan makine öğrenimi modelleri oluşturmak için daha basit bir çözüm sunar.

Öğretilebilir makine, kullanıcı dostu ve herkese açık makine öğrenimi modelleri geliştirmenizi sağlayan web için düşük kodlu bir makine öğrenimi platformudur. Numunelerinizi bir araya getirmek ve bunları makinenizin anlamasını istediğiniz çeşitli sınıflara veya kategorilere ayırmak kolaydır.

Model, web sitelerinizde, uygulamalarınızda ve daha fazlasında kullanılmak üzere dışa aktarılabilir. Bilgisayarınızı eğitin ve ona öğrettiğiniz bilgileri tutup tutmadığını anında kontrol edin. Model eğitimi, çevrimiçi olarak indirilebilir veya barındırılabilir.

Daha da önemlisi, mikrofon ve web kamerası verileri de dahil olmak üzere modelden herhangi bir veri ayrılmadan modeli tamamen cihazınızda kullanabilirsiniz. Ek olarak, dosyalardan, web kameralarından ve kısa ses örneklerinden gelen sesleri fotoğrafları ve vücut konumlarını hızla kategorilere ayırabilirsiniz.

Çözüm

Kesin olmak için, veri yönetimi, analizi ve süreç iş zekası araçlarının iyi olduğunu anlamalısınız. Ancak artan talep ve teknik arayüz kullanımı nedeniyle veri bilimi ve veri analistleri ile sınırlıdır. Öte yandan, yapay zeka (AI) ve kodsuz makine öğrenme araçları, tüm kusurları kapattıkları için harika olurdu. Geliştirme, kodsuz bir platform üzerinden yapılırsa, bu kodsuz makine öğrenimi araçlarının oluşturulması kolaydır. AppMaster, uygulamalar ve bu AI araçları oluşturmak için piyasadaki en iyi kodsuz platformdur. Başlamak için bugün plana göz atın.