Bạn có mong muốn tự động hóa phân tích dữ liệu? Nếu Có, bạn có thể mong đợi một công cụ học máy cho phép máy tính hiểu dữ liệu và học thông qua kiến thức để hoàn thành nhiệm vụ mà không cần lập trình chính xác. Trong thời đại internet ngày nay, trí tuệ nhân tạo và kỹ năng học máy đang ngày càng phổ biến. Lý do đằng sau nó là nó giúp các doanh nghiệp và tổ chức dễ dàng nhận thức và điều chỉnh dữ liệu của họ một cách thông minh mà không tốn nhiều thời gian.
Nhiều loại công cụ học máy có sẵn trên thị trường đang thực hiện công việc của chúng một cách hiệu quả và xử lý dữ liệu nhanh hơn. Bạn có biết rằng có thể tạo công cụ máy học của mình không? Nếu Không, thì bạn phải đọc hết bài viết này.
Nền tảng mã thấp và không mã là gì?
Trước đây, bạn phải thuê một nhóm các nhà phát triển để tạo các ứng dụng và công cụ máy học của mình hoặc thực hiện các giao dịch mua đã được thực hiện từ bên ngoài. Nói tóm lại, chúng chủ yếu được tạo ra thông qua các ngôn ngữ lập trình từ đầu. Chi phí phát triển thông qua mã cao. Tuy nhiên, ngày nay, có tùy chọn nền tảng mã thấp và không mã với nền tảng được tạo sẵn nơi người dùng có thể truy cập và với phương pháp kéo và thả dễ dàng, phát triển ứng dụng của họ một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí bởi những người không có kỹ thuật .
Nền tảng phát triển không cần mã như AppMaster cho phép người dùng phát triển tất cả các loại ứng dụng và ứng dụng trang web cho mục đích sử dụng của họ và khách hàng mà không cần có bất kỳ kỹ năng viết mã nào. Có một loạt các tùy chỉnh cũng có sẵn để lựa chọn. Low-code và no-code ít nhiều chia sẻ cùng một cách tiếp cận, nhưng một số khác biệt được mô tả bên dưới.
Mã thấp là gì?
Low-code là một chiến lược phát triển ứng dụng sử dụng hình minh họa trực quan và một số kiến thức về mã hóa. Điều đó có nghĩa là bạn vẫn cần có một số kiến thức lập trình cơ bản để sử dụng nền tảng mã thấp. Nó giảm thời gian, gánh nặng và chi phí bằng cách đơn giản hóa quy trình nhưng vẫn cần một phương pháp hỗ trợ phát triển truyền thống. Vì vậy, nói một cách dễ hiểu hơn, đó là sự kết hợp giữa các phương pháp viết mã truyền thống và các phương pháp không dùng mã.
không có mã là gì?
Mặt khác, không cần mã là một phương pháp phát triển ứng dụng, máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) tự động và không cần viết mã. Nó hoàn toàn miễn phí về ngôn ngữ lập trình và mã hóa. Bạn cần sử dụng một phương pháp trực quan và xây dựng một ứng dụng mà bạn chọn. Đây là một kỹ thuật mới nổi với một số ưu điểm so với phương pháp phát triển ứng dụng truyền thống và mã thấp.
Công nghệ không cần mã hóa không yêu cầu một dòng mã nào và là phương pháp mà bạn có thể tự mình tạo các ứng dụng và ứng dụng trang web cho bất kỳ mục đích nào chỉ bằng cách nắm bắt một số kiến thức về nền tảng không có mã mà bạn đang sử dụng. AppMaster là nền tảng không cần mã tốt nhất trên thị trường có giao diện thân thiện và siêu dễ sử dụng với giá thị trường cạnh tranh và bạn có thể tạo ứng dụng từ đầu. Bạn không cần trả thêm tiền cho nhà phát triển để phát triển ứng dụng của mình bằng cách sử dụng nó.
Tại sao bạn nên sử dụng nền tảng mã thấp hoặc không mã?
Nhiều doanh nghiệp và doanh nghiệp đang hướng tới các nền tảng không có mã / mã thấp để phát triển ứng dụng của họ. Ngay cả các nhà phát triển và dịch giả tự do cũng đang sử dụng nó để tăng doanh thu và sản lượng công việc của họ vì họ mất ít thời gian và năng lượng hơn để phát triển một ứng dụng thông qua các nền tảng ít mã/không mã này và mức độ phổ biến vẫn đang tăng lên.
Các nền tảng mã thấp/không mã nhanh chóng giúp tăng năng suất của các doanh nghiệp. Họ phát triển các phân tích trực quan hấp dẫn và có ảnh hưởng đã chinh phục thị trường phân tích khám phá. Mã thấp / không mã cũng được sử dụng cho các công cụ phân tích dự đoán và học máy hướng dẫn nhà phân tích bằng cách tự động thực hiện các biện pháp để tạo mô hình phù hợp với tập dữ liệu.
Bên cạnh đó, một trang web và một ứng dụng di động có thể dễ dàng tạo ra với các nền tảng mã thấp / không mã. Những kỹ thuật này diễn giải tinh tế hơn thậm chí có thể kiểm soát các giao dịch của khách hàng. Cùng với đó, các nền tảng không có mã và mã thấp có một số dịch vụ giá trị gia tăng, bao gồm:
- Thúc đẩy phân tích kỹ thuật số
- Duy trì phân tích kỹ thuật số
- Giúp SEO (tối ưu hóa công cụ tìm kiếm)
- Trợ giúp trong SMM (Tiếp thị truyền thông xã hội)
- Tuyệt vời cho tự động hóa kinh doanh
- Thúc đẩy buôn bán quảng cáo kỹ thuật số
- Phù hợp với thiết kế sản phẩm công nghệ
- Tạo và tùy chỉnh ứng dụng
Tôi có thể học máy mà không cần viết mã không?
Câu trả lời thẳng thắn và ngắn gọn cho câu hỏi là Có. Quá trình phát triển máy học truyền thống cần bạn phát triển các thuật toán máy học không mã, đây là một quá trình mất nhiều thời gian và yêu cầu kiến thức, tài nguyên lập trình trước đó cũng như nhóm phát triển hoặc nhà khoa học dữ liệu để hoàn thành. Nhưng với các nền tảng không mã / mã thấp, trí tuệ nhân tạo và các công cụ học máy không mã có nhiều tính hữu ích khác nhau.
Với sự phổ biến ngày càng tăng của các nền tảng mã thấp/không mã, điều bắt buộc là các doanh nghiệp phải di chuyển và tận dụng công nghệ này vì các mô hình máy học rất phức tạp để xây dựng và đòi hỏi nhân sự, thời gian và tiền bạc. Sẽ là một nhiệm vụ bất khả thi nếu bạn không chọn nền tảng không mã; bạn không phải là nhà khoa học dữ liệu hay nhà phát triển để học máy.
Nhu cầu về mô hình học máy
Các mô hình học máy yêu cầu một số bước để phát triển thành công. Nắm bắt khả năng học máy đã chứng tỏ nhiều người khó cải thiện trình độ của họ. Các tổ chức mở rộng có đủ ngân sách đã chấp nhận nó vì học máy là một phương pháp tốn thời gian, tốn kém, đòi hỏi chuyên môn học máy hạn chế cao.
Xây dựng hiệu suất mô hình học máy là một phương pháp đầy thách thức. Như đã thảo luận ở trên, các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và người sáng tạo máy học là một nhóm cần thiết để đạt được và hoàn thành nhiệm vụ. Một khó khăn khác là việc tìm kiếm một chuyên gia trong lĩnh vực này cũng khá khó khăn. Điều đó được mong đợi trong cách dữ liệu tổng thể đã phát triển theo thời gian do sự dư thừa của công nghệ. Nhu cầu đáng chú ý đến mức ngay cả những người là chuyên gia CNTT và biết các kỹ thuật của máy tính cũng đang bị đẩy vào sự nghiệp phân tích dữ liệu đầy thách thức.
Học máy không mã là gì?
Những khó khăn đã thảo luận ở trên và nhu cầu về máy học và trí tuệ nhân tạo đã dẫn đến kết luận rằng một nền tảng không cần mã sẽ rất phù hợp để phát triển mô hình máy học sâu. Đặc biệt nếu bạn có ngân sách nhỏ và không thể trả tiền cho các nhóm khoa học dữ liệu, bạn có thể sử dụng các nền tảng không cần mã để phát triển, hầu hết đều có giá hợp lý. Tốt nhất trong số đó là AppMaster cung cấp một công cụ lập trình trực quan thân thiện với người dùng và một nhóm làm việc suốt ngày đêm để hướng dẫn bạn trong suốt quá trình.
Các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu thường quan tâm đến dữ liệu của bạn. Phương pháp hoặc công cụ truyền thống để phát triển và quản lý dữ liệu không xứng đáng với thời gian và công sức họ bỏ ra để hoàn thành vì người dùng cuối thường không có kỹ thuật, như doanh nhân, nhóm nhân sự, nhóm tiếp thị, cá nhân bán hàng, v.v. Những cá nhân này sử dụng các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu để xử lý dữ liệu của họ và dựa vào các nhà phân tích dữ liệu để sử dụng các công cụ đó.
Điều đó hướng tới một sự ràng buộc đáng kể. Thay vào đó, các nhà khoa học và phân tích dữ liệu ngừng lãng phí thời gian và dành hàng tháng trời để phát triển bộ xử lý đồ họa bên ngoài cho doanh nghiệp. Về lâu dài, quy trình làm việc sẽ kém hiệu quả.
Cách tốt nhất là đưa dữ liệu cần thiết vào một ứng dụng máy học an toàn được thực hiện thông qua quá trình phát triển không cần mã. Hơn nữa, nhiều công cụ kinh doanh thông minh, ngay cả những công cụ có máy học nhúng, không được tạo ra cho người dùng doanh nghiệp. Các nhà cung cấp truyền thống thường cố gắng che giấu sự phức tạp trong giải pháp của họ bằng các tính năng và tùy chọn tự phục vụ. Tuy nhiên, khách hàng cảm thấy họ cần có trình độ cao về khoa học máy tính hoặc kiến thức kỹ thuật để sử dụng chúng.
Do đó, mặc dù các công cụ kinh doanh thông minh có nhiều ưu điểm, nhưng chúng không được thiết kế cho các doanh nghiệp ngày nay và dẫn đến nhiều sự xuống cấp. Các công cụ cho phép mọi người sử dụng sức mạnh của dữ liệu và dự báo là những gì các tổ chức thực sự yêu cầu. Điều đó sẽ cải thiện hiệu quả và khả năng ra quyết định, loại bỏ tắc nghẽn và giải phóng băng thông cho nhóm khoa học dữ liệu. Đó là lý do tại sao các công cụ học máy không mã lại rất phổ biến hiện nay. Chúng cho phép bất kỳ ai tạo ra các mô hình học máy mà không cần mã, ngay cả khi không có nền tảng lập trình.
Nền tảng AI không có mã là gì?
Hầu hết các hệ thống không có mã bao gồm giao diện kéo và thả cho phép khách hàng tải lên nhanh chóng dữ liệu cần thiết để tạo các mô hình máy học có độ chính xác cao. Điều đó ngụ ý rằng bất kỳ ai cũng có thể tạo mô hình và đưa ra dự đoán, bất kể họ có quen thuộc với phương pháp hồi quy hoặc rừng hay không.
Chẳng hạn, một người quản lý đối phó với tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên cao có thể sử dụng dữ liệu tải lên để hiểu rõ hơn lý do đằng sau sự tiêu hao và triển khai các kế hoạch giữ chân nhân viên. Hiệu suất mô hình AI không có mã được đào tạo đầy đủ được tạo ra trong các lần nhấp và có thể dự báo ngay lập tức sự tiêu hao của nhân viên. Người quản lý đó sẽ có thể xác định nhân viên nào của họ có khả năng nghỉ việc và nhận được đề xuất về các biện pháp can thiệp tiềm năng để ngăn chặn tình trạng tiêu hao.
Tất nhiên, dự đoán sự thay đổi nhân viên chỉ là một trường hợp sử dụng cho việc không có mã; vô số người khác chứng minh giá trị to lớn của nó đối với các doanh nghiệp. Theo phân tích của Gartner Magic Quadrant, tới năm 2024, có tới 65% quá trình phát triển ứng dụng sẽ được thực hiện trên các nền tảng không có mã/mã thấp, dân chủ hóa sức mạnh của AI.
10 nền tảng học máy không mã hàng đầu
Không cần thiết phải giới hạn việc học máy đối với các lập trình viên kỹ thuật. Do đó, các nhà phân tích có thể hành động nhanh hơn với sự trợ giúp của các nền tảng ML không cần mã, cho phép họ hỗ trợ tư duy chủ động và đổi mới của công ty mình. Các nền tảng máy học dành cho các ứng dụng không cần mã đã chứng tỏ nhiều tiềm năng và tăng năng suất. Với việc sử dụng các ứng dụng di động dựa trên đám mây, các nền tảng này hỗ trợ các doanh nghiệp tự động hóa và số hóa các quy trình. Dưới đây là tuyển tập các nền tảng không cần mã để xem xét nếu bạn cần nhanh chóng triển khai một thành phần máy học và tích hợp nó với chương trình hiện tại của mình.
TạoML
Nếu không có kiến thức viết mã thủ công, bạn có thể sử dụng CreateML để tạo các mô hình ML để phân đoạn và phát hiện đối tượng. Bạn có thể xử lý hiệu quả và hiệu quả một tập dữ liệu phong phú. Ngoài ra, bạn có thể kiểm tra và huấn luyện các mô hình máy học tùy chỉnh của mình để xem trước hành vi của chúng.
Đó là một nền tảng nơi bạn có thể học cách phát triển ứng dụng AI và sử dụng thị giác máy tính để giải quyết vấn đề kinh doanh chỉ trong vài giờ. Apple cung cấp cho các nhà phát triển iOS nền tảng kéo và thả không cần mã này để xây dựng và hoàn thiện các mô hình máy học mã của họ trên máy Mac. Một số mẫu đào tạo mô hình được bao gồm trong CreateML, một chương trình macOS độc lập. Khung này được thiết kế để xây dựng các mạng lưới thần kinh để phát hiện và phân đoạn đối tượng. Nó cung cấp cho các nhà phát triển iOS phần mềm macOS để xây dựng và quản lý bộ dữ liệu. Bạn có thể sử dụng công cụ này để phác thảo và sửa đổi các tính năng trong cả video và hình ảnh.
Fritz trí tuệ nhân tạo
Đây là một trong những nền tảng máy học mã đang phát triển giúp thu hẹp khoảng cách kiến thức giữa các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển điện thoại thông minh. Bạn có thể đào tạo các mô hình trong Studio hoặc sử dụng các mô hình đã được đào tạo, cho bạn lựa chọn về lượng thời gian và tiền bạc mà bạn muốn đầu tư vào việc tạo các mô hình ML phát hiện đối tượng.
Máy học tự động của Google
Với sự trợ giúp của nền tảng không dùng mã này, được xây dựng dựa trên khả năng máy học của google với ít mã, trải nghiệm máy học có thể huấn luyện các mô hình chính xác cho các yêu cầu kinh doanh cụ thể của họ. Nó cũng cho phép các lập trình viên có ít kiến thức về ML đào tạo các mô hình dành riêng cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Nền tảng xử lý các nguồn dữ liệu đào tạo khác nhau và các trường hợp sử dụng, bao gồm thị giác máy tính, video thông minh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch thuật.
đường băng ML
Với sự trợ giúp của nền tảng này, sinh viên và các chuyên gia sáng tạo từ nhiều lĩnh vực khác nhau sẽ có quyền truy cập vào các phương pháp ML. Nó cung cấp các giao diện trực quan thú vị để đào tạo các mô hình một cách hiệu quả, từ tạo văn bản và hình ảnh đến ghi lại chuyển động.
trí tuệ nhân tạo
Nhận đối thoại dữ liệu để tự động định hình tập dữ liệu của bạn mà không cần sử dụng bất kỳ mã nào, sau đó chia sẻ các mô hình ML của bạn với nhóm hoặc công chúng. Mọi người có thể bắt đầu đưa ra các dự đoán bằng cách sử dụng các thuật toán và bạn có thể sử dụng API mã thấp để kết hợp các dự đoán Machine Learning động vào ứng dụng của mình.
AI nhằm cung cấp cho mọi người một giải pháp đơn giản. Tệp CSV có thể được tích hợp hoặc thêm vào nguồn dữ liệu của bạn. Nhận biết các biến số ảnh hưởng đến dự đoán và kết quả dự báo bằng các tình huống giả định. Kiểm tra các thông số kỹ thuật thuật toán chuyên sâu, tìm các mô hình đối thủ và tìm hiểu cách các mô hình hoạt động.
Điều đó thực hiện các tác vụ phức tạp trên dữ liệu đào tạo CSV do người dùng xác định bằng cách sử dụng NLP tiên tiến. Các nhà tiếp thị và chủ doanh nghiệp có thể sử dụng nó để ước tính dòng thu nhập, nâng cao hiệu quả hoạt động, tạo chuỗi cung ứng hiệu quả hơn và chạy các chiến dịch tiếp thị tự động tùy chỉnh.
Robot dữ liệu
Nền tảng đầu cuối AI dành cho doanh nghiệp nổi tiếng để triển khai nhanh chóng và đơn giản các mô hình dự đoán đáng tin cậy. Nó cho phép các nhà phân tích kinh doanh tạo ra các phân tích dự đoán mà không cần có bất kỳ kinh nghiệm lập trình hoặc máy học mã nào. Nó giúp lập kế hoạch, tạo, triển khai, giám sát và bảo trì các ứng dụng AI ở quy mô doanh nghiệp.
ML lớn
Big ML là một nền tảng mã nguồn mở cung cấp cho các tổ chức các dịch vụ tích hợp ứng dụng và máy học mã. Các nhà phân tích kinh doanh và tích hợp ứng dụng được cung cấp cùng với dịch vụ máy học viết mã hàng hóa. Chỉ với một vài cú nhấp chuột, nó có thể tạo mô hình học sâu hoặc học tập.
siêu chú thích
Đối với trí tuệ nhân tạo của bạn, hãy tạo Siêu dữ liệu với Siêu chú thích. Đối với ứng dụng trí tuệ nhân tạo của bạn, nó cung cấp một nền tảng đầu cuối để chú thích, quản lý và phiên bản dữ liệu sự thật cơ bản. Vì nó sử dụng bộ công cụ mạnh mẽ, dịch vụ chú thích dữ liệu đầu ngành và hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ, bạn có thể phát triển và tự động hóa quy trình AI của mình nhanh hơn 3–5 lần.
Super Annotate cung cấp kiến trúc ưu tiên bảo mật kết hợp các đường ống có độ phức tạp và quy mô bất kỳ. Bởi vì nó có thể mở rộng các dự án trên toàn thế giới, bạn có thể cam kết mua nhiều hơn để được chiết khấu số lượng lớn và giảm chi phí cho các đường ống AI.
máy có thể dạy được
Máy có thể dạy được cho phép bạn lập trình thị giác máy tính để phát hiện hoặc nhận dạng âm thanh, cử chỉ và hình ảnh của bạn. Nó cung cấp một giải pháp đơn giản hơn để tạo các mô hình máy học cho các ứng dụng, trang web của bạn, v.v. mà không cần bất kỳ kinh nghiệm viết mã nào.
Máy có thể dạy là một nền tảng máy học mã thấp dành cho web cho phép bạn phát triển các mô hình máy học thân thiện với người dùng và mở cho tất cả mọi người. Thật dễ dàng để tập hợp các mẫu của bạn và phân loại chúng thành các lớp hoặc danh mục khác nhau mà bạn muốn máy của mình hiểu.
Mô hình có thể được xuất để sử dụng trong các trang web, ứng dụng của bạn, v.v. Huấn luyện máy tính của bạn và ngay lập tức kiểm tra xem liệu nó có giữ lại thông tin mà bạn đã dạy nó hay không. Việc đào tạo mô hình thậm chí có sẵn để tải xuống hoặc lưu trữ trực tuyến.
Quan trọng hơn, bạn có thể sử dụng mô hình hoàn toàn trong thiết bị của mình mà không có bất kỳ dữ liệu nào rời khỏi mô hình, bao gồm cả dữ liệu micrô và webcam. Ngoài ra, bạn có thể nhanh chóng phân loại ảnh và vị trí cơ thể từ các tệp, webcam và âm thanh từ các mẫu âm thanh ngắn.
Sự kết luận
Để kết luận, bạn phải hiểu rằng các công cụ kinh doanh thông minh quản lý, phân tích và xử lý dữ liệu là tốt. Nhưng do nhu cầu ngày càng tăng và việc sử dụng giao diện kỹ thuật chỉ giới hạn trong khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Mặt khác, trí tuệ nhân tạo (AI) và các công cụ học máy không cần mã sẽ rất tuyệt vời vì chúng có thể khắc phục được tất cả các sai sót. Các công cụ học máy không mã này rất dễ tạo nếu quá trình phát triển được thực hiện thông qua một nền tảng không mã. AppMaster là nền tảng không cần mã tốt nhất trên thị trường để tạo ứng dụng và các công cụ AI này. Kiểm tra kế hoạch ngày hôm nay để bắt đầu.
