您期待数据分析的自动化吗？如果是，您可能会期待一种机器学习工具，它可以让计算机理解数据并通过知识学习以完成任务，而无需精确编程。在当今的互联网时代，人工智能和机器学习技能日益普及。其背后的原因是它使企业和组织能够轻松地感知和智能地管理他们的数据，而无需花费太多时间。
市场上可用的各种类型的机器学习工具正在有效地完成工作并更快地处理数据。您知道可以创建您的机器学习工具吗？如果否，那么您必须将本文阅读到最后。
什么是低代码和无代码平台？
在此之前，您必须聘请一个开发人员团队来创建您的应用程序和机器学习工具，或者从外部进行购买。简而言之，它们主要是通过编程语言从头开始制作的。通过代码进行开发的成本很高。然而，如今，有一个低代码和无代码平台的选择，用户可以在其中使用现成的平台，并通过简单的拖放方法，由非技术人员高效且经济地开发他们的应用程序.
像 AppMaster 这样的无代码开发平台允许用户为他们和客户的使用开发各种应用程序和网站应用程序，而无需任何编码技能。也有广泛的定制可供选择。低代码和无代码或多或少共享相同的方法，但下面描述了一些差异。
什么是低码？
低代码是一种应用程序开发策略，它使用视觉插图和一些编码知识。这意味着您仍然需要具备一些背景编程知识才能使用低代码平台。它通过简化流程减少了时间、负担和成本，但仍然需要传统的开发支持方法。因此，简单地说，它是传统编码方法和无代码方法的混合体。
什么是无码？
另一方面，无代码是应用程序开发、机器学习和人工智能 (AI)的一种自动且无需编码的方法。它完全没有编程和编码语言。您需要使用可视化方法并构建您选择的应用程序。它是一种新兴技术，与应用程序开发的低代码和传统编码方法相比具有多个优势。
无编码技术不需要单行编码，您只需了解您正在使用的无代码平台的一些专业知识，就可以自行为任何目的创建应用程序和网站应用程序。 AppMaster 是市场上最好的无代码平台，具有用户友好和超级易用的界面，具有竞争力的市场价格，您可以从头开始创建应用程序。您无需通过使用它来为您的应用程序开发支付额外的费用。
为什么要使用低代码或无代码平台？
许多企业和企业的应用程序开发正在转向无代码/低代码平台。甚至开发人员和自由职业者也正在使用它来飙升他们的销售额和工作产出，因为通过这些低代码/无代码平台开发应用程序所需的时间和精力更少，并且受欢迎程度仍在增加。
低代码/无代码平台可以快速提高企业的生产力。他们开发了具有吸引力和影响力的可视化分析，已经征服了解释性分析市场。低代码/无代码也用于预测分析和机器学习工具，这些工具通过自动连续测量来指导分析师创建适合数据集的模型。
此外，使用低代码/无代码平台可以轻松制作网站和移动应用程序。这些技术更精细的解释，甚至可以控制客户交易。这样，无代码和低代码平台就有了一些增值服务，包括：
- 促进数字分析
- 维护数字分析
- 帮助 SEO（搜索引擎优化）
- 帮助 SMM（社交媒体营销）
- 非常适合业务自动化
- 促进数字广告交易
- 适用于科技产品设计
- 应用程序创建和定制
我可以在不编码的情况下进行机器学习吗？
对这个问题的直截了当的回答是肯定的。传统的机器学习开发需要您开发无代码机器学习算法，这是一个耗时的过程，需要先验的编程知识、资源以及开发团队或数据科学家才能完成。但是对于无代码/低代码平台，人工智能和无代码机器学习工具具有各种用途。
随着低代码/无代码平台的日益普及，企业必须转移并利用这项技术，因为机器学习模型构建起来很复杂，并且需要人员、时间和金钱。如果您不选择无代码平台，这将是一项不可能完成的任务；您不是从事机器学习的数据科学家或开发人员。
机器学习模型的需求
机器学习模型需要几个步骤才能成功开发。事实证明，对于许多人来说，拥抱机器学习能力很难提高他们的熟练程度。拥有足够预算的广泛组织已经接受了它，因为机器学习是一种耗时且昂贵的方法，需要高度有限的机器学习专业知识。
构建机器学习模型性能是一种具有挑战性的方法。如上所述，需要开发人员、数据科学家和机器学习创建者作为一个团队来完成和完成任务。另一个困难是找到该领域的专家也相当棘手。由于技术过剩，整体数据随着时间的推移而增长，这是可以预期的。需求如此之大，以至于即使是 IT 专业人士和了解计算机技术的人也被推入具有挑战性的数据分析职业。
什么是无代码机器学习？
上述困难以及对机器学习和人工智能的需求导致了无代码平台非常适合机器深度学习模型开发的结论。尤其是如果你的预算很少，无法支付数据科学团队的费用，你可以使用无代码平台进行开发，其中大部分都是价格合理的。其中最好的是 AppMaster，它提供了一个用户友好的可视化编程工具和一个全天候的团队来指导您完成整个过程。
分析师和数据科学家通常会处理您的数据。用于数据开发和管理的传统方法或工具不值得他们花费时间和精力来完成，因为最终用户通常是非技术人员，例如业务人员、人力资源团队、营销团队、销售人员等。这些人使用分析师和数据科学家进行数据处理，并依靠数据分析师使用这些工具。
这指向了实质性的合作。相反，数据科学家和分析师不再浪费时间，而是花费数月时间为企业开发外部图形处理单元。从长远来看，工作流程将是低效的。
最好的方法是将基本数据放入通过无代码开发制作的安全机器学习应用程序中。此外，许多商业智能工具，即使是那些具有嵌入式机器学习的工具，也不是由商业用户创建的。传统供应商经常试图通过自助服务功能和选项来掩盖其解决方案的复杂性。尽管如此，客户仍然认为他们需要高水平的计算机科学或工程知识才能使用它们。
因此，尽管商业智能工具有许多优点，但它们并不是为当今的企业设计的，并且导致了很大的劣化。使每个人都能够利用数据和预测的力量的工具是组织真正需要的。这将提高效率和决策制定，消除瓶颈并为数据科学团队腾出带宽。这就是为什么无代码机器学习工具现在如此流行的原因。它们使任何人都可以无代码地创建机器学习模型，即使没有编程背景。
什么是无代码 AI 平台？
大多数无代码系统都包含一个拖放界面，允许客户快速上传基本数据以创建高度准确的机器学习模型。这意味着任何人都可以创建模型并进行预测，无论他们是否熟悉回归或森林方法。
例如，处理高员工流动率的经理可以使用上传数据来更好地了解流失背后的原因并实施保留计划。通过点击创建一个经过全面训练的无代码 AI 模型性能，并且可以立即预测员工流失率。该经理将能够确定他们的哪些员工可能会离开，并获得有关防止人员流失的潜在干预措施的建议。
当然，预测员工流动只是无代码的一种用例。无数其他人展示了它对企业的巨大价值。根据 Gartner 魔力象限分析，到 2024 年，高达 65% 的应用程序开发将在无代码/低代码平台上进行，从而使 AI 的力量民主化。
十大无代码机器学习平台
没有必要将机器学习限制在技术程序员身上。因此，分析师可以借助无代码 ML 平台更快地行动，这使他们能够支持公司的主动和创新思维。无代码应用程序的机器学习平台已经展示了巨大的潜力并提高了生产力。通过使用基于云的移动应用程序，这些平台可帮助企业实现流程自动化和数字化。如果您需要快速部署机器学习组件并将其与您当前的程序集成，这里有一些无代码平台可供您考虑。
创建机器学习
在没有手动编码知识的情况下，您可以使用 CreateML 创建用于对象分割和检测的 ML 模型。您可以高效且有效地处理丰富的数据集。此外，您可以测试和训练您的自定义机器学习模型，以预览它们的行为。
这是一个平台，您可以在其中学习如何开发 AI 应用程序并使用计算机视觉在数小时内解决业务问题。 Apple 为 iOS 开发人员提供了这个无代码拖放平台，以在 Mac 上构建和完善他们的代码机器学习模型。 CreateML 是一个独立的 macOS 程序，其中包含几个模型训练模板。该框架旨在构建用于对象检测和分割的神经网络。它为 iOS 开发人员提供了 macOS 软件来构建和管理数据集。您可以使用此工具来勾勒和修改视频和图像中的功能。
弗里茨人工智能
它是不断增长的代码机器学习平台之一，有助于弥合数据科学家和智能手机开发人员之间的知识鸿沟。您可以在 Studio 中训练模型或使用已经训练的模型，让您可以选择要投入多少时间和金钱来创建对象检测 ML 模型。
谷歌自动机器学习
在这个无代码平台的帮助下，建立在谷歌的机器学习能力之上，机器学习经验可以为他们的特定业务需求训练精确的模型。它还使对机器学习知之甚少的程序员能够专门针对特定用例训练模型。该平台处理各种训练数据源和用例，包括计算机视觉、视频智能、自然语言处理和翻译。
跑道 ML
在这个平台的帮助下，来自各个领域的学生和创意专业人士将可以使用 ML 方法。它提供有趣的视觉界面来有效地训练模型，从文本和图像制作到动作捕捉。
人工智能
获取数据对话以自动塑造您的数据集，而无需使用任何代码，然后与团队或公众共享您的 ML 模型。每个人都可以开始使用算法进行预测，您可以使用低代码 API将动态机器学习预测合并到您的应用程序中。
人工智能旨在为每个人提供一个简单的解决方案。 CSV 文件可以集成或添加到您的数据源中。使用假设情况识别影响预测和预测结果的变量。深入检查算法规范，找到竞争对手的模型，并了解模型的功能。
它使用尖端的 NLP 对用户定义的 CSV 训练数据执行复杂的任务。营销人员和企业主可以使用它来估计收入流，提高运营效率，创建更高效的供应链，并运行定制的自动化营销活动。
数据机器人
著名企业 AI 端到端平台，用于快速、直接地实施可靠的预测模型。它使业务分析师无需任何编程或代码机器学习经验即可创建预测分析。它有助于企业级人工智能应用程序的规划、创建、部署、监督和维护。
大机器学习
Big ML 是一个开源平台，可为组织提供应用程序集成和代码机器学习服务。业务分析师和应用程序集成与商品化代码机器学习作为服务一起提供。只需点击几下，它就可以创建深度学习或学习模型。
超级注释
对于您的 AI，使用 Super Annotate 创建超级数据。对于您的人工智能应用程序，它提供了一个端到端平台来注释、管理和版本化地面实况数据。由于它使用强大的工具包、行业领先的数据注释服务和强大的数据管理系统，您可以将 AI 管道的增长和自动化速度提高 3-5 倍。
Super Annotate 提供了一种安全第一的架构，它结合了任何复杂性和大小的管道。因为它可以在全球范围内扩展项目，您可能会承诺进行更大量的采购以获得批量折扣并降低 AI 管道的成本。
可教机器
可教机器允许您对计算机视觉进行编程，以检测或识别您的声音、手势和视觉效果。它提供了一种更直接的解决方案，无需任何编码经验即可为您的应用程序、网站等创建机器学习模型。
可教机器是用于 Web 的低代码机器学习平台，使您能够开发用户友好且对所有人开放的机器学习模型。很容易组装您的样本并将它们分类为您希望机器理解的各种类别或类别。
该模型可以导出用于您的网站、应用程序等。训练您的计算机并立即检查它是否保留了您教给它的信息。模型训练甚至可以下载或在线托管。
更重要的是，您可以完全在您的设备中使用该模型，而无需任何数据离开模型，包括麦克风和网络摄像头数据。此外，您可以快速对来自文件、网络摄像头的照片和身体位置以及来自简短声音样本的声音进行分类。
结论
要得出结论，您必须了解数据管理、分析和流程商业智能工具是好的。但由于需求增加和技术接口的使用仅限于数据科学和数据分析师。另一方面，人工智能 (AI) 和无代码机器学习工具将非常棒，因为它们涵盖了所有缺陷。如果开发是通过无代码平台完成的，那么这些无代码机器学习工具很容易创建。 AppMaster 是市场上用于创建应用程序和这些 AI 工具的最佳无代码平台。查看今天的计划以开始使用。
