Лучшие инструменты искусственного интеллекта с низким или без кода (сентябрь 2023 года)
Лучшие инструменты ИИ без кода (сентябрь 2023)
Разрабатываются приложения, которые используют машинное обучение в новом ключе, благодаря появлению инструментов и платформ AI с низким уровнем кодирования и отсутствием кодирования. AI может использоваться для создания веб-сервисов и приложений для клиентов, чтобы лучше координировать усилия по продажам и маркетингу. Минимальные навыки кодирования достаточно для использования решений с низким уровнем кодирования и отсутствием кодирования.
Технологии искусственного интеллекта, которые требуют минимального или отсутствия кодирования, отражают долгожданную цель в компьютерных науках. Безкодовая система является системой проектирования программного обеспечения, которая реализует программное обеспечение без написания ни одной строки кода. В то же время, система с низким уровнем кодирования является техникой разработки программного обеспечения, которая способствует более быстрой доставке приложений с минимальным или без кодирования, а платформы с низким уровнем кодирования являются программными инструментами, которые позволяют визуально разрабатывать приложения с использованием графического интерфейса. Этот инструмент AI не требует кодирования и может использоваться с помощью простого интерфейса перетаскивания и перетаскивания – среды разработки без кода или с низким уровнем кодирования для приложений AI.
Топовые инструменты AI с низким уровнем кодирования и без кодирования включают следующее:
- Интеграция ChatGPT с ReactJS для более умных разговорных интерфейсов
- Начало извлечения информации выделение ключевых слов и получение частот
- Как реализовать иерархическую кластеризацию для прямого маркетинга – с примером кода на Python
MakeML
Используйте MakeML для создания моделей машинного обучения для идентификации и сегментации объектов без ручного кодирования. Он упрощает процесс создания и эффективного управления большим набором данных. Помимо подготовки ваших моделей машинного обучения к действию, вы также можете их тестировать. MakeML – это онлайн-ресурс, который может научить вас всему, что вам нужно знать, чтобы создать программное обеспечение AI и применить компьютерное зрение к внутренней проблеме за несколько часов. Видеоуроки также доступны на вашем мобильном устройстве, чтобы помочь вам овладеть машинным обучением. Опытные специалисты MakeML помогут вам разработать решение компьютерного зрения и внедрить его в ваш продукт. Предоставляется один облачный тренировочный GPU и ограниченный импорт/экспорт набора данных.
Obviously AI
С помощью платформы машинного обучения Obviously AI вы можете делать точные прогнозы в течение нескольких минут и даже не нужно знать, как писать код. Это включает создание алгоритмов машинного обучения и прогнозирование их результатов одним нажатием мыши. Используйте диалоговое окно данных, чтобы изменить свой набор данных без дополнительного кода, затем распространите или покажите свои модели машинного обучения в своей организации. Низкоуровневый API позволяет любому использовать алгоритмы для прогнозирования и внедрения этих прогнозов в их приложения реального мира. Кроме того, Obviously AI предоставляет доступ к передовым алгоритмам и технологиям без ущерба для эффективности. Его можно использовать для прогнозирования доходов, планирования цепочки поставок и целевой рекламы. Преобразование лидов, динамическое ценообразование, выплата кредита и другие результаты могут быть прогнозированы в режиме реального времени.
SuperAnnotate
Создавайте AI-Powered SuperData с помощью SuperAnnotate. Это комплексная система для задач, связанных с AI, включая аннотирование, управление и версионирование данных “истинных данных”. Благодаря своему обширному набору инструментов, услугам аннотации высшего уровня и надежной системе управления данными, ваша AI-конвейер может быть масштабирован и автоматизирован в три-пять раз быстрее. Быстрая аннотация данных видео, текста и изображений для создания высококачественных наборов данных с использованием ведущих отраслевых услуг и программного обеспечения. Инструменты управления проектами и командной работы могут помочь вашей модели преуспеть на поле. Настраивайте упрощенный рабочий процесс аннотации, следите за качеством проекта, делитесь обновлениями с командой и многое другое – все с помощью SuperAnnotate. Благодаря активному обучению и функциям автоматизации процесс аннотации может быть ускорен.
Teachable Machine
С Teachable Machine вы можете научить компьютер распознавать и реагировать на ваш голос, жесты и фотографии. Без необходимости писать код, он облегчает быстрое создание надежных моделей машинного обучения для интеграции в приложения, веб-сайты и многое другое. Teachable Machine – это веб-основанная платформа машинного обучения с низким уровнем кодирования, которая позволяет разрабатывать широко используемые модели машинного обучения. Вам потребуется собрать и организовать примеры в соответствующие классы, чтобы научить компьютер чему-то новому. Вы можете проверить свой компьютер на работу в качестве учебного инструмента, а затем сразу же проверить его. Вы можете использовать модель в своих онлайн-проектах. Вы также можете разместить модель в Интернете или распространить ее в виде загружаемого файла. И лучшая часть заключается в том, что модель работает полностью локально на вашем устройстве, поэтому ни одно из ваших аудио или видео не должно покидать систему в любой точке. Классификация фотографий и ориентация тела легко осуществляются с помощью файлов, камеры и коротких аудиообразцов.
Create ML от Apple
Откройте для себя инновационный подход к обучению моделей машинного обучения на вашем Mac. Он облегчает создание моделей машинного обучения и обучение на Mac с помощью Create ML от Apple. В одном проекте вы можете одновременно обучать несколько моделей с уникальными наборами данных. Он содержит внешнюю графическую обработку, чтобы улучшить скорость моделей на вашем Mac. Возьмите контроль над своим тренировочным процессом с функциями паузы и возобновления воспроизведения. Набор оценки покажет, насколько хорошо сработала ваша модель. Исследуйте ключевые показатели эффективности и взаимосвязи, чтобы найти широкий спектр использования моделей, перспектив и инвестиций в будущем. Вы можете проверить работу модели с помощью непрерывного предварительного просмотра с использованием камеры на iPhone. Обучайте модели быстрее на Mac с помощью аппаратного ускорения. Модели в Create ML могут быть разных видов, включая изображения, фильмы, музыку, речи, тексты, таблицы и т. д. После этого вы можете обучать свой компьютер новой информации и настройкам.
PyCaret
С помощью PyCaret, платформы машинного обучения с низким уровнем кодирования, вы можете автоматизировать рабочие процессы машинного обучения на Python. С помощью этой простой и понятной библиотеки машинного обучения вы можете уделить больше усилий анализу, такому как предварительная обработка данных, обучение модели, объяснение модели, MLOps и исследовательский анализ данных, и меньше написанию кода. PyCaret построен модульно, чтобы различные модели могли выполнять различные операции машинного обучения. Здесь функции представляют собой наборы процессов, выполняющих работу в соответствии с определенной процедурой. С помощью PyCaret почти любой может создать полноценные решения машинного обучения с низким уровнем кодирования. Для изучения доступны Руководство по быстрому старту, блоги, видео и онлайн-форумы. Создайте простое приложение машинного обучения, быстро обучите свою модель, а затем мгновенно разверните ее в качестве REST API после анализа и усовершенствования.
Lobe
Используйте Lobe, чтобы обучить ваши приложения распознавать растения, читать жесты, отслеживать подходы, определять эмоции, обнаруживать цвета и проверять безопасность. Он облегчает обучение моделей машинного обучения, предоставляет доступные и бесплатные инструменты и предоставляет все необходимое для разработки таких моделей. Предоставьте примеры поведения, которое вы хотите, чтобы ваше приложение выучило, и модель машинного обучения будет автоматически обучена и готова к выпуску в кратчайшие сроки. Эта платформа не требует опыта программирования и может использоваться любым пользователем. Вы можете сэкономить деньги и время, пропустив онлайн-хранение и вместо этого обучившись локально на вашем ПК. Lobe можно загрузить как на ПК, так и на Mac. Кроме того, ваша модель является кросс-платформенной и готова к экспорту или распространению. Идеальная архитектура машинного обучения вашего проекта будет выбрана автоматически.
MonkeyLearn
MonkeyLearn предоставляет передовые инструменты искусственного интеллекта, которые сделают очистку, визуализацию и маркировку отзывов клиентов легкой задачей. Это студия визуализации данных и анализа текста без кодирования, которая всесторонне анализирует ваши данные. MonkeyLearn позволяет быстро и легко создавать уникальные данные визуализаций и диаграмм, что позволяет более подробно исследовать данные. Вы также можете объединять и фильтровать эти результаты на основе входных данных, таких как диапазоны дат и пользовательские поля. Помимо использования готовых моделей машинного обучения, вы можете создавать свои собственные с помощью MonkeyLearn. Кроме того, доступны различные предварительно обученные классификаторы – анализ эмоций, классификаторы тем, извлекатели сущностей и т. д. – и все они могут быть быстро построены.
Akkio
Akkio – это платформа искусственного интеллекта, которая не требует от пользователей писать код для создания моделей прогнозирования. Он облегчает создание прогнозных моделей на основе пользовательских данных для улучшения мгновенного принятия решений. С помощью использования существующих данных Akkio предсказывает ключевые бизнес-результаты, такие как улучшение оценки потенциальных клиентов, прогнозирование, классификация текста и снижение оттока. Он также может выполнять сложные задачи по очистке данных, такие как объединение столбцов, изменение дат и фильтрация аномалий. Благодаря интуитивному интерфейсу Akkio может использоваться неспециалистами в области технологий и бизнес-пользователями без необходимости в программировании или знаниях машинного обучения. Он может сократить время и увеличить результат в различных сферах, от маркетинга и продаж до финансов и поддержки клиентов.
Amazon SageMaker
С помощью Amazon SageMaker, облачной платформы машинного обучения, можно создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с помощью полного набора инструментов и сервисов, связанных с машинным обучением. Инструменты без кода и с низким уровнем кодирования SageMaker упрощают процессы разработки и развертывания моделей машинного обучения для неспециалистов и бизнес-аналитиков. Amazon SageMaker Canvas – это визуальный инструмент, который облегчает разработку и развертывание моделей машинного обучения без написания кода. Интуитивный интерфейс SageMaker Canvas упрощает процессы выбора данных, алгоритма и обучения модели. SageMaker Canvas также может делать прогнозы и вводить обученную модель в работу.
Данные Robot
Data Robot – это платформа искусственного интеллекта, которая оптимизирует весь жизненный цикл разработки, развертывания и управления моделями машинного обучения. Это мощный ресурс, который обслуживает множество пользователей, от ученых-исследователей и инженеров до бизнес-людей. Гибкие возможности Data Robot делают его отличным выбором для тех, у кого мало опыта программирования. Data Robot предлагает визуальный интерфейс с функцией перетаскивания и создания моделей машинного обучения для неспециалистов без технических навыков. Это позволяет бизнес-пользователям с базовыми техническими навыками экспериментировать с искусственным интеллектом. Адаптивный интерфейс Data Robot упрощает настройку моделей машинного обучения для непрограммистов. Возможность интеграции с внешними системами и создание собственных программ также входят в эту категорию.
Google AutoML
С помощью Google AutoML программисты и ученые-исследователи могут создавать и выпускать модели машинного обучения, не используя ручные решения. Если у вас мало опыта работы с машинным обучением, вы все равно можете использовать эту платформу для создания моделей, так как для этого не требуется программирование или требуется минимальное его количество. Google AutoML предоставляет библиотеку предварительно обученных моделей, которые могут использоваться в различных сценариях. Эти модели точны, так как они обучаются на больших наборах данных. Создание и развертывание моделей с помощью Google AutoML так же просто, как перетаскивание и размещение компонентов. Она может использоваться без необходимости изучать программирование. Google AutoML автоматически настраивает гиперпараметры ваших моделей, что позволяет экономить время и энергию. С помощью инструментов Google AutoML можно проверить, насколько хорошо работают ваши модели. Это помогает убедиться в надежности и правильности ваших моделей.
Nanonets
NanoNets – это API машинного обучения, которое позволяет разработчикам обучать модели с использованием только десятой части данных и без предварительного опыта работы с машинным обучением. Загрузите свои данные, подождите несколько минут, и у вас будет модель, к которой можно обращаться через их простой облачный API. Извлечение структурированных или полуструктурированных данных из документов становится быстрее и эффективнее благодаря этой платформе искусственного интеллекта. Технология OCR, работающая на основе искусственного интеллекта, может считывать документы любого размера или сложности. Обработка документов может быть оптимизирована с помощью таких сервисов Nanonets, как AP Automation, Touchless Invoice Processing, Email Parsing и ERP Integrations. Кроме преобразования PDF в Excel, CSV, JSON, XML и текст, Nanonets поставляется с различными бесплатными OCR-конвертерами.
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio – это сервис, предоставляющий центральный хаб, из которого любой может создавать, выпускать и управлять моделями искусственного интеллекта в облаке. Он предлагает функции и инструменты, которые делают разработку искусственного интеллекта доступной для людей с небольшими навыками программирования. Особенности Watson Studio без или с низким кодом являются главным преимуществом. Теперь можно создавать модели искусственного интеллекта без использования настраиваемого кода. Вместо этого можно использовать визуальные инструменты Watson Studio для сборки проекта, перетаскивая и размещая отдельные компоненты. Это открывает путь для непрофессионалов, включая бизнес-пользователей, аналитиков и исследователей, для создания моделей искусственного интеллекта. С Watson Studio и его множеством предварительно обученных моделей вы можете быстро начать работу. Эти модели могут использоваться для обнаружения мошеннической деятельности, сегментации клиентов, прогнозирования потребности в ремонте и т.д. После завершения работы над моделью искусственного интеллекта в Watson Studio вы можете перевести ее в производство. Watson Studio позволяет развертывать модели как в облаке, так и на собственных серверах, а также комбинировать оба подхода.
H2O Driverless AI
H2O Driverless AI – это платформа AutoML, которая оптимизирует жизненный цикл машинного обучения, от предварительной обработки данных до выпуска моделей. Это бесценный инструмент для ученых-исследователей и бизнес-пользователей, поскольку он позволяет им создавать и развертывать модели машинного обучения без написания кода. H2O Driverless AI использует несколько методов, включая заполнение пропущенных значений, модификацию и выбор, для автоматического создания признаков из ваших данных. В машинном обучении создание признаков часто является самым трудоемким этапом, поэтому это может сэкономить много времени. H2O Driverless AI может автоматически создавать и анализировать модели машинного обучения, такие как деревья решений, случайные леса, метод опорных векторов и нейронные сети. Кроме того, он оптимизирует ваши данные, настраивая гиперпараметры каждой модели. С H2O Driverless AI ваши модели мгновенно развертываются в производстве, где их можно использовать для прогнозирования.
Domino Data Lab
Domino Data Lab – это облачный сервис, который облегчает создание, развертывание и управление моделями машинного обучения для ученых-исследователей, инженеров и аналитиков. Это низкодорожный или безкодовый инструмент искусственного интеллекта для проектирования и автоматизации операций по анализу данных. Domino Code Assist – это инструмент, который может создавать код на Python и R для часто используемых проектов по анализу данных. Это может сократить время обучения для неспециалистов и объем работы для ученых-исследователей. Domino Data Lab облегчает эффективное сотрудничество в рамках проектов по анализу данных. Пользователи могут сотрудничать над проектами, обмениваясь и анализируя код, данные и модели. Проекты по анализу данных в Domino Data Lab полностью воспроизводимы. Это позволяет кому угодно воспроизвести результаты проекта без доступа к исходным данным или исходному коду. Domino Data Lab имеет несколько инструментов, которые могут использоваться для управления проектами по анализу данных. Контроль доступа, история кода и аудит эффективности модели – все это входит в это решение.
Совместная работа CrowdStrike Falcon Fusion
Организации могут автоматизировать свои операции по обеспечению безопасности, угрозы разведки и реагирование на инциденты с помощью CrowdStrike Falcon Fusion, архитектуры для оркестрации, автоматизации и реагирования на безопасность (SOAR). Она основана на платформе CrowdStrike Falcon® и предоставляется без дополнительной платы для подписчиков CrowdStrike. Falcon Fusion – инструмент с низким или отсутствующим кодом, что делает его доступным для организаций всех размеров в сфере безопасности. Интерфейс программного обеспечения с функцией перетаскивания и отпускания упрощает процесс разработки и автоматизации рабочих процессов. Falcon Fusion также имеет библиотеку готовых подключений к различным системам безопасности, что позволяет легко и быстро интегрироваться с существующей инфраструктурой организации. Искусственный интеллект (ИИ) используется Falcon Fusion для облегчения автоматизации и принятия обоснованных решений. Например, программа может анализировать данные телеметрии безопасности на предмет выявления образцов, назначать приоритеты инцидентам и предлагать действия с использованием искусственного интеллекта. В результате сотрудники по безопасности лучше справляются с угрозами.
RapidMiner
Создание и развертывание моделей для обработки данных и машинного обучения можно быстро осуществить с помощью RapidMiner, полнофункциональной платформы для науки о данных. Предварительная обработка данных, инженерия признаков, обучение моделей, оценка и развертывание – это лишь некоторые из ее услуг. Методология RapidMiner без или с низким кодом является основным преимуществом. Теперь вы можете создавать и выпускать модели искусственного интеллекта, не касаясь ни одной строки кода. Графический интерфейс пользователя (GUI) RapidMiner позволяет создавать модели, перетаскивая и отпуская различные строительные блоки. Это облегчает вхождение неспециалистов в область искусственного интеллекта. У RapidMiner есть продвинутые функции скриптования, включая язык с именем RapidMiner R и его возможности без или с низким кодом. Вы можете использовать этот язык для изменения своих моделей и добавления новых функций в RapidMiner.
